Correlation between TCF7L2 and CAPN10 gene polymorphisms and gestational diabetes mellitus in different geographical regions: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The association between TCF7L2 and CAPN10 gene polymorphisms and gestational diabetes mellitus (GDM) has been explored in diverse populations across different geographical regions. Yet, most of these studies have been confined to a limited number of loci, resulting in inconsistent findings. In this study, we conducted a comprehensive review of published literature to identify studies examining the relationship between TCF7L2 and CAPN10 gene polymorphisms and the incidence of GDM in various populations. We specifically focused on five loci that were extensively reported in a large number of publications and performed a meta-analysis. Methods We prioritized the selection of SNPs with well-documented correlations established in existing literature on GDM. We searched eight Chinese and English databases: Cochrane, Elton B. Stephens. Company (EBSCO), Embase, Scopus, Web of Science, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang, and China Science and Technology Journal Database and retrieved all relevant articles published between the inception of the database and July 2022. The Newcastle Ottawa Scale (NOS) was used to evaluate the selected articles, and the odds ratio (OR) was used as the combined effect size index to determine the association between genotypes, alleles, and GDM using different genetic models. Heterogeneity between the studies was quantified and the I2 value calculated. Due to large heterogeneities between different ethnic groups, subgroup analysis was used to explore the correlation between genetic polymorphisms and the incidence of GDM in the different populations. The stability of the results was assessed using sensitivity analysis. Begg’s and Egger’s tests were used to assess publication bias. Results A total of 39 articles reporting data on 8,795 cases and 16,290 controls were included in the analysis. The frequency of the rs7901695 genotype was statistically significant between cases and controls in the European population (OR = 0.72, 95% CI: 0.65–0.86) and the American population (OR = 0.61, 95% CI: 0.48–0.77). The frequencies of rs12255372, rs7901695, rs290487, and rs2975760 alleles were also considerably different between the cases and controls in the populations analyzed. Conclusions rs7903146, rs12255372, rs7901695, rs290487, and rs2975760 were associated with the incidence of GDM in different populations.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 ».