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Enregistrement W4394014299 · doi:10.1038/s43856-024-00478-y

Islet autoantibodies as precision diagnostic tools to characterize heterogeneity in type 1 diabetes: a systematic review

2024· review· en· W4394014299 sur OpenAlexafffund
Jamie L. Felton, María J. Redondo, Richard A. Oram, Cate Speake, S. Alice Long, Suna Önengüt-Gümüşcü, Stephen S. Rich, Gabriela S. F. Monaco, Arianna Harris-Kawano, Dianna Perez, Zeb Saeed, Benjamin Hoag, Rashmi Jain, Carmella Evans‐Molina, Linda A. DiMeglio, Heba M. Ismail, Dana Dabelea, Randi K. Johnson, Marzhan Urazbayeva, John M. Wentworth, Kurt Griffin, Emily K. Sims, 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, 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, Kashyap Patel, Scott J. Pilla, Katsiaryna Prystupa, Sridharan Raghavan, 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, Adem Y. Dawed, Aaron J. Deutsch, Laura T. Dickens, Monika Dudenhöffer‐Pfeifer, 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, Angus G. Jones, Robert W. Koivula, Aaron Leong, Gloria K. W. Leung, Ingrid Libman, Kai Liu, William L. Lowe, Robert W. Morton, Ayesha A. Motala, James S. Pankow, Maleesa Pathirana, Sofia Pazmiño, John R. Petrie, Camille E. Powe, Alejandra Quinteros, Debashree Ray, Mathias Ried‐Larsen, Vanessa Santhakumar, Sarah Kanbour, Sudipa Sarkar, Denise Scholtens, Elizabeth Selvin, Wayne Huey‐Herng Sheu, Maggie A. Stanislawski, Nele Steenackers, Andrea K. Steck, Norbert Stefan, Julie Støy, Rachael W. Taylor, Sok Cin Tye, Gebresilasea Gendisha Ukke, Bart Van der Schueren, Camille Vatier, 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, Sungyoung Auh, 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, 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, Rebecca M. Reynolds, Robert K. Semple, Jennifer L. Sherr, Arianne Sweeting, Miriam S. Udler, Kimberly K. Vesco, Tina Vilsbøll, Róbert Wágner, Paul W. Franks

Notice bibliographique

RevueCommunications Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalPopulation Health Research InstituteUniversity of ManitobaUniversité de SherbrookeMcMaster UniversityCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineImpactUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesMedical Research CouncilNational Institutes of HealthNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesLunds UniversitetDiabetes UKDepartment of Health and Social CareMcMaster UniversityEuropean Association for the Study of DiabetesNovo NordiskNational Institute for Health and Care ResearchAmerican Diabetes AssociationBall Brothers FoundationU.S. Department of Veterans AffairsNovo Nordisk FondenLeona M. and Harry B. Helmsley Charitable TrustGeorge and Frances Ball Foundation
Mots-clésAutoantibodyIsletType 1 diabetesType 2 diabetesMedicineSystematic reviewComputational biologyDiabetes mellitusInternal medicineData scienceComputer scienceMEDLINEBiologyImmunologyEndocrinologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Islet autoantibodies form the foundation for type 1 diabetes (T1D) diagnosis and staging, but heterogeneity exists in T1D development and presentation. We hypothesized that autoantibodies can identify heterogeneity before, at, and after T1D diagnosis, and in response to disease-modifying therapies. METHODS: We systematically reviewed PubMed and EMBASE databases (6/14/2022) assessing 10 years of original research examining relationships between autoantibodies and heterogeneity before, at, after diagnosis, and in response to disease-modifying therapies in individuals at-risk or within 1 year of T1D diagnosis. A critical appraisal checklist tool for cohort studies was modified and used for risk of bias assessment. RESULTS: Here we show that 152 studies that met extraction criteria most commonly characterized heterogeneity before diagnosis (91/152). Autoantibody type/target was most frequently examined, followed by autoantibody number. Recurring themes included correlations of autoantibody number, type, and titers with progression, differing phenotypes based on order of autoantibody seroconversion, and interactions with age and genetics. Only 44% specifically described autoantibody assay standardization program participation. CONCLUSIONS: Current evidence most strongly supports the application of autoantibody features to more precisely define T1D before diagnosis. Our findings support continued use of pre-clinical staging paradigms based on autoantibody number and suggest that additional autoantibody features, particularly in relation to age and genetic risk, could offer more precise stratification. To improve reproducibility and applicability of autoantibody-based precision medicine in T1D, we propose a methods checklist for islet autoantibody-based manuscripts which includes use of precision medicine MeSH terms and participation in autoantibody standardization workshops.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,116
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,116
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,010
Bibliométrie0,0220,019
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,317 · 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'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

Citations44
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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