Association between omentin and obstructive sleep apnea: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obstructive sleep apnea (OSA) can lead to multisystem and multiorgan damage, which has attracted widespread attention from scholars. The pathogenesis of OSA is complex, and obesity plays an important role. Adipokine is secreted by adipose tissue, and its abnormal expression may be closely related to OSA. The relationship between omentin (a novel adipokine) and OSA is controversial. This study focuses on the important role of omentin in OSA and explores whether it can be regarded as a new target for the diagnosis and treatment of OSA. METHOD: PubMed, Embase, Web of Science, the Cochrane library, WANFANG, VIP, and Chinese National Knowledge Infrastructure were systematically searched for retrieving eligible studies until May 2022. Documents were screened according to strict inclusion and exclusion criteria, and data were extracted using Excel spreadsheets. The quality of the literature was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. RevMan 5.3 and Stata 12.0 software were used in this meta-analysis for data synthesis. RESULT: A total of eight eligible studies with 23 databases involving 914 participants were included in this meta-analysis. Combined data indicated that omentin levels in OSA patients were lower than that in controls (standardized mean difference = -1.54, 95% confidence interval = -2.07 to -1.00, p < 0.001). According to the subgroup analysis results of different races, sample source, gender, and the severity of the disease, compared with that in the control group, the level of omentin in OSA patients was significantly lower. When conducting sensitivity analysis, the results of the study were less stable. Meta-analysis indicated that there was no publication bias in this study. The omentin levels were significantly lower in OSA patients. The findings suggest that omentin may be a potential marker for the diagnosis and treatment of OSA. However, the heterogeneity of this study is high, and more high-quality large-sample studies will be needed in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».