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Enregistrement W4389309814 · doi:10.3389/fimmu.2023.1226617

Regulatory T cells in the peripheral blood of women with gestational diabetes: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4389309814 sur OpenAlexaboutno aff
Hania Arain, Tina Patel, Nicoleta Mureanu, Athina Efthymiou, Giovanna Lombardi, Timothy Tree, K. H. Nicolaides, Panicos Shangaris

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFetal Medicine FoundationNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésGestational diabetesMedicineMeta-analysisPeripheral bloodDiabetes mellitusSystematic reviewPeripheralInternal medicineBioinformaticsPregnancyGestationMEDLINEEndocrinologyBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Gestational diabetes (GDM) affects approximately 14% of pregnancies globally and is associated with short- and long-term complications for both the mother and child. In addition, GDM has been linked to chronic low-grade inflammation with recent research indicating a potential immune dysregulation in pathophysiology and a disparity in regulatory T cells. Objective This systematic review and meta-analysis aimed to determine whether there is an association between GDM and the level of Tregs in the peripheral blood. Methods Literature searches were conducted in PubMed, Embase, and Ovid between the 7th and 14th of February 2022. The inclusion criteria were any original studies published in the English language, measuring differentiated Tregs in women with GDM compared with glucose-tolerant pregnant women. Meta-analysis was performed between comparable Treg markers. Statistical tests were used to quantify heterogeneity: τ2, χ2, and I2. Study quality was assessed using a modified version of the Newcastle-Ottawa scale. Results The search yielded 223 results: eight studies were included in the review and seven in the meta-analysis (GDM = 228, control = 286). Analysis of Tregs across all trimesters showed significantly lower Treg numbers in women with GDM (SMD, −0.76; 95% CI, −1.37, −0.15; I2 = 90%). This was reflected in the analysis by specific Treg markers (SMD −0.55; 95% CI, −1.04, −0.07; I2 = 83%; third trimester, five studies). Non-significant differences were found within subgroups (differentiated by CD4+FoxP3+, CD4+CD127−, and CD4+CD127−FoxP3) of both analyses. Conclusion GDM is associated with lower Treg numbers in the peripheral maternal blood. In early pregnancy, there is clinical potential to use Treg levels as a predictive tool for the subsequent development of GDM. There is also a potential therapeutic intervention to prevent the development of GDM by increasing Treg populations. However, the precise mechanism by which Tregs mediate GDM remains unclear. Systematic review registration https://www.crd.york.ac.uk/prospero , identifier CRD42022309796.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,031
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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