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Enregistrement W4396613976 · doi:10.1111/eci.14232

Soluble receptor of advanced glycation end product as a biomarker in neurocognitive and neuropsychiatric disorders: A meta‐analysis of controlled studies

2024· review· en· W4396613976 sur OpenAlexaboutno aff
Ghazaleh Nameni, Shima Jazayeri, Somaye Fatahi, Sanaz Jamshidi, Marsa Zaroudi

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Clinical Investigation · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Glycation End Products research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisNeurocognitiveMedicineInternal medicineSubgroup analysisGlycationAdvanced glycation end-productBiomarkerPublication biasOncologyPsychiatryCognitionReceptorChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background & Objectives Currently, there is a significant focus on the decrease of soluble receptor of advanced glycation end products (sRAGE) in neurocognitive and neuropsychiatric disorders. sRAGE plays a decoy role against the inflammatory response of advanced glycation end products (AGE), which has led to increased interest in its role in these disorders. This meta‐analysis aimed to investigate the significant differences in sRAGE levels between neurocognitive and neuropsychiatric disorders compared to control groups. Method A systematic review was conducted using the PUBMED, Scopus and Embase databases up to October 2023. Two reviewers assessed agreement for selecting papers based on titles and abstracts, with kappa used to measure agreement and finally publications were scanned according to controlled studies. Effect sizes were calculated as weighted mean differences (WMD) and pooled using a random effects model. Heterogeneity was assessed using I 2 , followed by subgroup analysis and meta‐regression tests. Quality assessment was performed using the Newcastle‐Ottawa Quality Assessment Scale. Results In total, 16 studies were included in the present meta‐analysis. Subjects with neurocognitive ( n = 1444) and neuropsychiatric ( n = 444) disorders had lower sRAGE levels in case–control (WMD: −0.21, 95% CI: −0.33, −0.10; p <.001) and cross‐sectional (WMD: −0.29, 95% CI = −0.44, −0.13, p <.001) studies with high heterogeneity and no publication bias. In subgroup analysis, subjects with cognitive impairment (WMD: −0.87, 95% CI: −1.61, −0.13, p =.000), and age >50 years (WMD: −0.39, 95% CI: −0.74, −0.05, p =.000), had lower sRAGE levels in case–control studies. Also, dementia patients (WMD: −0.41, 95% CI: −0.72, −0.10, p =.014) with age >50 years (WMD: −0.33, 95% CI: −0.54, −0.13, p = 0.000) and in Asian countries (WMD: −0.28, 95% CI: −0.42, −0.13, p =.141) had lower sRAGE levels in cross‐sectional studies. Conclusion This meta‐analysis revealed a significant reduction in sRAGE in neurocognitive and neuropsychiatric disorders particularly in Asians and moderate age.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeAutre devis
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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