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Enregistrement W4386026966 · doi:10.3389/fimmu.2023.1209394

Diagnostic and prognostic value of galactose-deficient IgA1 in patients with IgA nephropathy: an updated systematic review with meta-analysis

2023· review· en· W4386026966 sur OpenAlexaboutno aff
Qin Zeng, Wenru Wang, Yi-Han Li, Ying Liang, Xin-Hui Wang, Lei Yan, Renhuan Yu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineMeta-analysisNephropathyCochrane LibraryInternal medicineConfidence intervalSystematic reviewGastroenterologyMEDLINEEndocrinologyDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Galactose-deficient IgA1 (Gd-IgA1) is a critical effector molecule in the pathogenesis of IgA nephropathy (IgAN), a leading renal disease without noninvasive assessment options. This updated systematic review aimed to determine the diagnostic and prognostic value of Gd-IgA1 assessment in biological fluids in patients with IgAN. Methods: PRISMA guidelines were followed in this review. We searched PubMed, Embase, Cochrane Library, China National Knowledge Infrastructure, China Biology Medicine disc, VIP Information/China Science and Technology Journal Database, and WANFANG for studies published between database inception and January 31, 2023. Eligible studies that evaluated aberrant IgA1 glycosylation in IgAN patients relative to controls were identified, and random effects meta-analyses were used to compare Gd-IgA1 levels in different groups. The quality of the evidence was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. This study was registered on PROSPERO (CRD42022375246). Findings: Of the 2727 records identified, 50 were eligible and had available data. The mean Newcastle-Ottawa Scale score was 7.1 (range, 6-8). Data synthesis suggested that IgAN patients had higher levels of blood and/or urine Gd-IgA1 compared with healthy controls (standard mean difference [SMD]=1.43, 95% confidence interval [CI]=1.19-1.68, P<0.00001), IgA vasculitis patients (SMD=0.58, 95% CI=0.22-0.94, P=0.002), and other kidney disease patients (SMD=1.06, 95% CI=0.79-1.33, P<0.00001). Moreover, patients with IgAN had similar levels of serum Gd-IgA1 compared to first-degree relatives (SMD=0.38, 95% CI= -0.04-0.81, P=0.08) and IgA vasculitis with nephritis patients (SMD=0.12, 95% CI= -0.04-0.29, P=0.14). In addition, ten studies demonstrated significant differences in serum Gd-IgA1 levels in patients with mild and severe IgAN (SMD= -0.37, 95% CI= -0.64--0.09, P=0.009). Conclusions: High serum and urine Gd-IgA1 levels suggest a diagnosis of IgAN and a poor prognosis for patients with this immunological disorder. Future studies should use more reliable and reproducible methods to determine Gd-IgA1 levels. Systematic review registration: https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?ID=CRD42022375246, identifier CRD42022375246.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,037
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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