Association between Parkinson disease and selenium levels in the body: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Parkinson disease (PD) is a common neurodegenerative disorder, but its pathogenesis is still not entirely understood. While some trace elements, such as selenium, iron, and copper, are considered pivotal in PD onset due to their role in oxidative stress, the association between selenium concentrations and PD susceptibility remains ambiguous. METHODS: A systematic review and meta-analysis was conducted in adherence to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines and framed by the Patient, Intervention, Comparison, Outcome paradigm. Data were sourced from 4 prominent electronic databases: PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane Library. Eligible studies must have had a PD case group and a control group, both of which presented data on selenium concentrations. The quality of the studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Of 1541 initially identified articles, 12 studies comprising a total of 597 PD cases and 733 controls were selected for the meta-analysis. Pronounced heterogeneity was observed among these studies. When assessing blood selenium levels, no significant difference was found between patients with PD and the controls. However, when examining the cerebrospinal fluid, selenium levels in PD patients were significantly elevated compared to controls (standard mean difference = 1.21, 95% CI 0.04-2.39, P < .05). Subgroup analyses, sensitivity analyses, and evaluation of publication bias were performed to ensure data robustness. CONCLUSIONS: Elevated selenium levels in cerebrospinal fluid may be associated with a higher risk of Parkinson. Further prospective research is required to solidify this potential link and to offer avenues for novel therapeutic interventions or preventive measures.
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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 | 0,013 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».