The Association of Serum Complement C1q with Coronary Artery Disease: A Systematic Review and Meta-Analysis.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Coronary artery disease (CAD) is one of the leading causes of death in middle-aged and elderly people, and its incidence has been increasing in recent years. An in-depth understanding of the pathogenesis of CAD is important to ensure the health of CAD patients. Objective: To analyze the association of serum complement C1q with CAD," you could say something like "The objective of this meta-analysis is to investigate the relationship between serum complement C1q levels and the presence of CAD, aiming to provide insights for clinical diagnosis and treatment. Methods: Relevant studies on C1q and CAD were searched in PubMed, Web of Science and other literature databases. Two research team members independently cross-screened the literature according to the inclusion-exclusion criteria and assessed the literature quality. RevMan5.3 software was used for statistical analysis. Results: Three references were finally included, all of which had a Newcastle-Ottawa Scale (NOS) score ≥6, indicating high quality. A total of 2065 subjects were studied, including 1249 in the experimental group (CAD patients) and 816 in the control group (healthy population). Through the meta-analysis, it was found that the experimental group (CAD patients) had higher serum C1q than the control group (healthy controls) (P < .05). According to subgroup analysis, age, sex, sample size, diabetes mellitus (with/without), and serum complement C1q detection methods were not factors affecting the heterogeneity of the literature, and more data are needed for verification. Validation analysis with the fixed-effect model also showed higher C1q expression in the experimental group (P < .05). The graph of the funnel plot was basically symmetrical, suggesting low publication bias. Conclusions: Serum complement C1q is elevated in CAD patients, but its mechanism of action may have a dual effect, but further research is needed to understand its precise role and clinical implications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».