The Role of Adipokines in Chronic Pancreatitis. A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Adipokines are among the biomarkers that have been studied in chronic pancreatitis (CP), as well as in pancreatic cancer (PC). So far, the existing findings are contradictory and inconclusive. Therefore, we assessed the levels of three major adipokines in CP in comparison to controls and PC, adiponectin, leptin, and resistin. METHODS: A systematic electronic search was carried out in November 2022 using PubMed, Embase, and Scopus, reviewing observational studies. By using the Newcastle-Ottawa Scale, the included studies' quality was evaluated (NOS). In the examination of the estimated overall effect size, we employed the random-effects model in conjunction with the mean difference (MD) analysis. The MD with 95% confidence interval (CI) served as the primary summary outcome. RESULTS: Our systematic review included a total of 14 studies, out of which nine were considered in our meta-analysis. A significant MD related to leptin levels in CP patients vs. controls (-1.299, 95%CI: -2.493 - -0.105), resistin levels in CP patients vs. controls (8.356, 95%CI: 3.700-13.012), and adiponectin levels in PC patients vs. controls (11.240, 95%CI: 5.872-16.60) was reported. However, no significant MD was reported in leptin levels between CP vs. PC patients (-0.936, 95%CI: -3.325-1.454), as well as adiponectin levels in CP patients vs. controls (0.422. 95%CI -5.651-6.535]) and in CP vs. PC patients (-6.252, 95%CI -13.269-0.766). CONCLUSIONS: CP was significantly associated with decreased leptin levels and increased resistin levels. Furthermore, increased levels of adiponectin are associated with PC. Yet, no significant MD was seen for leptin and adiponectin levels between CP and PC patients, and likewise for adiponectin levels between CP patients and controls. Results should be interpreted with caution due to the high heterogeneity between the included studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| 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 ».