Biomarkers of Oxidative Stress and Their Clinical Relevance in Type 2 Diabetes Mellitus Patients: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Assessing oxidative stress is vital in managing type 2 diabetes mellitus (T2DM) and its complications. This systematic review aims to identify the most important oxidative stress markers in T2DM patients and predict associated complications. A literature search was conducted from 2013 to 2023, focusing on case-control, cohort, cross-sectional, and randomized control trials. The included studies had open access and scientific methodologies for assessing oxidative stress markers, while the excluded studies were not published in English or lacked primary objectives related to oxidative stress markers and T2DM or its complications. The quality of eligible studies was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for case-control, cohort, and cross-sectional studies and the Jadad Scale for RCTs. Eighteen studies were selected for the review and 25 potential markers like malondialdehyde (MDA), 11 thiobarbituric acid reactive substances (TBARS), 8-hydroxydeoxyguanosine (8-OHdG), glutathione (GSH), superoxide dismutase (SOD), and isoprostanes were found to be the most commonly used markers to assess oxidative stress in T2DM. These markers help to assess oxidative stress levels in T2DM individuals as well as correlate with diabetic complications. Therefore, assessment and understanding of the role of oxidative stress in T2DM pathophysiology are crucial for improving patient care and mitigating complications.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».