Soluble receptor of advanced glycation end product as a biomarker in neurocognitive and neuropsychiatric disorders: A meta‐analysis of controlled studies
Notice bibliographique
Résumé
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: , 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.
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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 | 0,024 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,071 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 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 ».