MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387328304 · doi:10.1038/s43856-023-00368-9

Genotype-stratified treatment for monogenic insulin resistance: a systematic review

2023· review· en· W4387328304 sur OpenAlexaff
Robert K. Semple, Kashyap Patel, Sungyoung Auh, Deirdre K. Tobias, Jordi Merino, Abrar Ahmad, Catherine Aiken, Jamie L. Benham, Dhanasekaran Bodhini, Amy L. Clark, Kevin Colclough, Rosa Corcoy, Sara J. Cromer, Daisy Duan, Jamie L. Felton, Ellen C. Francis, Pieter Gillard, Véronique Gingras, Romy Gaillard, Eram Haider, Alice E. Hughes, Jennifer M. Iklé, Laura M. Jacobsen, Anna R. Kahkoska, Jarno L. T. Kettunen, Raymond J. Kreienkamp, Lee‐Ling Lim, Jonna M. E. Männistö, Robert Massey, Niamh‐Maire Mclennan, Rachel G. Miller, Mario Luca Morieri, Jasper Most, Rochelle N. Naylor, Bige Ozkan, Scott J. Pilla, Katsiaryna Prystupa, Sridaran Raghaven, Mary R. Rooney, Martin Schön, Zhila Semnani‐Azad, Magdalena Sevilla-González, Pernille Svalastoga, Wubet Worku Takele, Claudia H.T. Tam, Anne Cathrine B. Thuesen, Mustafa Tosur, Amelia S. Wallace, Caroline C. Wang, Jessie J. Wong, Jennifer M. Yamamoto, Katherine Young, Chloé Amouyal, Mette K. Andersen, Maxine P. Bonham, Mingling Chen, Feifei Cheng, Tinashe Chikowore, Sian C. Chivers, Christoffer Clemmensen, Dana Dabelea, Adem Y. Dawed, Aaron J. Deutsch, Laura T. Dickens, Linda A. DiMeglio, Monika Dudenhöffer‐Pfeifer, Carmella Evans‐Molina, María Mercè Fernández-Balsells, Hugo Fitipaldi, Stephanie L. Fitzpatrick, Stephen E. Gitelman, Mark O. Goodarzi, Jessica A. Grieger, Marta Guasch‐Ferré, Nahal Habibi, Torben Hansen, Chuiguo Huang, Arianna Harris-Kawano, Heba M. Ismail, Benjamin Hoag, Randi K. Johnson, Angus G. Jones, Robert W. Koivula, Aaron Leong, Gloria K. W. Leung, Ingrid Libman, Kai Liu, S. Alice Long, William L. Lowe, Robert W. Morton, Ayesha A. Motala, Suna Önengüt-Gümüşcü, James S. Pankow, Maleesa Pathirana, Sofia Pazmiño, Dianna Perez, John R. Petrie, Camille E. Powe, Alejandra Quinteros, Rashmi Jain, Debashree Ray, Mathias Ried‐Larsen, Zeb Saeed, Vanessa Santhakumar, Sarah Kanbour, Sudipa Sarkar, Gabriela S. F. Monaco, Denise Scholtens, Elizabeth Selvin, Wayne Huey‐Herng Sheu, Cate Speake, Maggie A. Stanislawski, Nele Steenackers, Andrea K. Steck, Norbert Stefan, Julie Støy, Rachael W. Taylor, Sok Cin Tye, Gebresilasea Gendisha Ukke, Marzhan Urazbayeva, Bart Van der Schueren, Camille Vatier, John M. Wentworth, Wesley Hannah, Sara L. White, Gechang Yu, Yingchai Zhang, Shao J. Zhou, Jacques Beltrand, Michel Polak, Ingvild Aukrust, Elisa De Franco, Sarah E. Flanagan, Kristin A. Maloney, Andrew McGovern, Janne Molnes, Mariam Nakabuye, Pål R. Njølstad, Hugo Pomares‐Millan, Michele Provenzano, Cécile Saint‐Martin, Cuilin Zhang, Yeyi Zhu, Russell J. de Souza, Andrea J. Fawcett, Chandra Gruber, Eskedar Getie Mekonnen, Emily Mixter, Diana Sherifali, Robert H. Eckel, John J. Nolan, Louis H. Philipson, Rebecca J. Brown, Liana K. Billings, Kristen E. Boyle, Tina Costacou, John Dennis, José C. Florez, Anna L. Gloyn, Maria F. Gomez, Peter A. Gottlieb, Siri Atma W. Greeley, Kurt Griffin, Andrew T. Hattersley, Irl B. Hirsch, Marie‐France Hivert, Korey K. Hood, Jami L. Josefson, Soo Heon Kwak, Lori M. Laffel, Siew Lim, Ruth J. F. Loos, Ronald C.W., Chantal Mathieu, Nestoras Mathioudakis, James B. Meigs, Shivani Misra, Viswanathan Mohan, Rinki Murphy, Richard A. Oram, Katharine R. Owen, Susan E. Ozanne, Ewan R. Pearson, Wei Perng, Toni I. Pollin, Rodica Pop‐Busui, Richard E. Pratley, Leanne M. Redman, María J. Redondo, Rebecca M. Reynolds, Jennifer L. Sherr, Emily K. Sims, Arianne Sweeting, Miriam S. Udler, Kimberly K. Vesco, Tina Vilsbøll, Róbert Wágner, Stephen S. Rich, Paul W. Franks

Notice bibliographique

RevueCommunications Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNuclear Structure and Function
Établissements canadiensUniversité de MontréalPopulation Health Research InstituteUniversity of ManitobaUniversité de SherbrookeMcMaster UniversityCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineImpactUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNovo Nordisk FondenWellcome TrustMedicinska Fakulteten, Lunds UniversitetNovo NordiskAmerican Diabetes AssociationWellcomeNovo Nordisk Foundation Center for Basic Metabolic ResearchLunds UniversitetEuropean Association for the Study of DiabetesU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésGenotypeInsulin resistanceGeneticsBiologyResistance (ecology)MedicineInsulinBioinformaticsComputational biologyBiotechnologyGeneAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Monogenic insulin resistance (IR) includes lipodystrophy and disorders of insulin signalling. We sought to assess the effects of interventions in monogenic IR, stratified by genetic aetiology. METHODS: Systematic review using PubMed, MEDLINE and Embase (1 January 1987 to 23 June 2021). Studies reporting individual-level effects of pharmacologic and/or surgical interventions in monogenic IR were eligible. Individual data were extracted and duplicates were removed. Outcomes were analysed for each gene and intervention, and in aggregate for partial, generalised and all lipodystrophy. RESULTS: 10 non-randomised experimental studies, 8 case series, and 23 case reports meet inclusion criteria, all rated as having moderate or serious risk of bias. Metreleptin use is associated with the lowering of triglycerides and haemoglobin A1c (HbA1c) in all lipodystrophy (n = 111), partial (n = 71) and generalised lipodystrophy (n = 41), and in LMNA, PPARG, AGPAT2 or BSCL2 subgroups (n = 72,13,21 and 21 respectively). Body Mass Index (BMI) is lowered in partial and generalised lipodystrophy, and in LMNA or BSCL2, but not PPARG or AGPAT2 subgroups. Thiazolidinediones are associated with improved HbA1c and triglycerides in all lipodystrophy (n = 13), improved HbA1c in PPARG (n = 5), and improved triglycerides in LMNA (n = 7). In INSR-related IR, rhIGF-1, alone or with IGFBP3, is associated with improved HbA1c (n = 17). The small size or absence of other genotype-treatment combinations preclude firm conclusions. CONCLUSIONS: The evidence guiding genotype-specific treatment of monogenic IR is of low to very low quality. Metreleptin and Thiazolidinediones appear to improve metabolic markers in lipodystrophy, and rhIGF-1 appears to lower HbA1c in INSR-related IR. For other interventions, there is insufficient evidence to assess efficacy and risks in aggregated lipodystrophy or genetic subgroups.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCommunications MedicineMême sujetNuclear Structure and FunctionTravaux en français237 207