Circulating Galectin-3 levels and Diabetic Nephropathy: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Changes of serum galectin-3 (Gal-3) is associated with the pathogenesis of diabetic nephropathy (DN). However, current literature indicates that the given results remain debatable and inconsistent. Hence, the aim of this present meta-analysis was to focus on the predictive role of serum Gal-3 in patients with DN. Methods The PubMed, Embase, Cochrane Library and Web of Science databases were systematically searched for studies that reported the relationship between Gal-3 levels and DN risk, from the inception of each database to March, 2023. The literature we selected for inclusion based on inclusion and exclusion criteria. The standard mean difference (SMD) with corresponding 95% confidence intervals (95% CI) were used to investigate the association. WhenI2value exceeding 50%, we will consider it has the presence of a higher level of heterogeneity. A sensitivity analysis and subgroup analysis were performed to seek the potential sources of heterogeneity. The quality assessment was performed using according to the Newcastle–Ottawa Quality Assessment Scale (NOS). The data analysis was conducted using STATA version 13.0 software. Results We ultimately enrolled 9 studies enrolling a total of 3137 patients in the final analysis. The SMD of serum Gal-3 was higher in patients with DN group (SMD 1.10 ng/mL [0.63, 1.57];I2: 96.1%). Upon removal of a study in sensitivity analysis, patients with DN had higher serum Gal-3 levels compared to control patients (SMD 1.03 ng/mL [0.52, 1.54],I2: 94.4%). Further subgroup analysis was performed based on the region. No matter in Asia, Europe or Africa, the serum Gal-3 level of DN patients is significantly higher than that of the control population (SMD: 0.73; 95% CI: 0.58 to 0.87 for Asian; SMD: 0.79; 95% CI: 0.48 to 1.10 for Europe; SMD: 3.15; 95% CI: 2.73 to 3.56 for Africa). Conclusion In conclusion, these results suggested that higher serum Gal-3 may increase the risk of DN. More fundamental studies are necessary to clarify the exact physiopathological basis mechanisms of Gal-3 effects. In addition, further research, especially emphasis on the cut-off value should be given, and is best to predict their actual importance as well as the diagnostic accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».