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Enregistrement W4392602175 · doi:10.1097/md.0000000000037331

Association of white blood cell parameters with metabolic syndrome: A systematic review and meta-analysis of 168,000 patients

2024· review· en· W4392602175 sur OpenAlexaboutno aff
Hoorain Haider, Saba Samad, Danisha Kumar, Aimen Perwaiz, Rabeea Mushtaq, Abraish Ali, Muhammad Zain Farooq, H. Farhat

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineMeta-analysisWhite blood cellConfidence intervalLymphocyteCochrane LibraryGastroenterologySubgroup analysisEosinophilOdds ratioAsthma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Leukocyte parameters are predicted to be affected in patients with metabolic syndrome (MetS). We conducted a systematic review and meta-analysis to study the association between white blood cell parameters (WBC) in people with and without MetS. METHODS: PubMed, EMBASE, Scopus and Cochrane Library databases were searched according to the study protocol. The standardized mean difference (SMD) and 95% confidence intervals (CI) of leukocyte markers between individuals with and without MetS were pooled using an inverse variance model. Additionally, a subgroup analysis by sex was performed where possible. Methodological quality assessment was conducted using the Newcastle-Ottawa scale (NOS) for observational studies and the Cochrane Risk of Bias tool 2.0 for Randomized Controlled Trials (RCTs). RESULTS: Of 6068 articles identified, 63 were eligible for the study. Compared to controls, individuals with MetS showed significantly higher concentrations of total leukocyte count (SMD [95% CI]: 0.60 [0.55-0.65]; P < .00001; I2 = 100%), neutrophil counts (0.32 [0.28-0.37]; P < .00001; I2 = 99%), lymphocyte counts (0.15 [0.07-0.23]; P = .0004; I2 = 100%), basophil counts (0.01 [0.00-0.02]; P = .02; I2 = 98%), monocyte counts (0.05 [0.02-0.09]; P = .003; I2 = 99%), and neutrophil-to-lymphocyte ratio (0.24 [0.15-0.33]; P < .00001; I2 = 98%). There were no significant differences in the eosinophil count (0.02 [-0.01 to 0.05]; P = .19; I2 = 96%) and monocyte-to-lymphocyte ratio (0.06 [-0.05 to 0.17]; P = .27; I2 = 100%) between patients with and without MetS, however, the lymphocyte-to-monocyte ratio (0.52 [-0.81 to -0.23]; P = .0005; I2 = 52%) tended to be significantly lower in patients with MetS. CONCLUSION: Biomarkers such as total leukocyte count, neutrophil count, lymphocyte count, basophil count, monocyte count and neutrophil-to-lymphocyte ratio are associated with higher levels in patients in MetS and thus can potentially be used for early detection of MetS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
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 enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,296
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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