Schizophrenia and type 2 diabetes risk: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The metabolic syndrome in patients with schizophrenia has consistently been a challenge for clinicians. Previous studies indicate that individuals with schizophrenia are highly prone to developing type 2 diabetes mellitus (T2DM). In recent years, a continuous stream of new observational studies has been reported, emphasizing the pressing need for clinicians to gain a more precise understanding of the association between schizophrenia and T2DM. The objective of this meta-analysis is to integrate new observational studies and further explore the potential link between schizophrenia and the risk of T2DM. Methods: We conducted a comprehensive search of PubMed, Cochrane Library, Embase, and Web of Science using medical subject headings (MeSH) and relevant keywords. The risk of bias in cohort studies and case-control studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), while cross-sectional studies were evaluated using the Agency for Healthcare Research and Quality scale (AHRQ), scoring was based on the content of the original studies. A fixed-effects model was employed if P > 0.1 and I2 ≤ 50%, indicating low heterogeneity. Conversely, a random-effects model was utilized if I2 > 50%, indicating substantial heterogeneity. Publication bias was assessed using funnel plots and Egger's test. Statistical analyses were carried out using Stata statistical software version 14.0. Results: This meta-analysis comprised 32 observational studies, involving a total of 2,007,168 patients with schizophrenia and 35,883,980 without schizophrenia, published from 2004 to 2023. The pooled analysis revealed a significant association between a history of schizophrenia and an increased risk of T2DM (Odds Ratio [OR] = 2.15; 95% Confidence Interval [CI]: 1.83-2.52; I2 = 98.9%, P < 0.001). Stratified by gender, females with schizophrenia (OR = 2.12; 95% CI: 1.70-2.64; I2 = 90.7%, P < 0.001) had a significantly higher risk of T2DM than males (OR = 1.68; 95% CI: 1.39-2.04; I2 = 91.3%, P < 0.001). Regarding WHO regions, EURO (OR = 2.73; 95% CI: 2.23-3.35; I2 = 97.5%, P < 0.001) exhibited a significantly higher risk of T2DM compared to WPRO (OR = 1.72; 95% CI: 1.32-2.23; I2 = 95.2%, P < 0.001) and AMRO (OR = 1.82; 95% CI: 1.40-2.37; I2 = 99.1%, P < 0.001). In terms of follow-up years, the >20 years subgroup (OR = 3.17; 95% CI: 1.24-8.11; I2 = 99.4%, P < 0.001) showed a significantly higher risk of T2DM than the 10-20 years group (OR = 2.26; 95% CI: 1.76-2.90; I2 = 98.6%, P < 0.001) and <10 years group (OR = 1.68; 95% CI: 1.30-2.19; I2 = 95.4%, P < 0.001). Conclusions: This meta-analysis indicates a strong association between schizophrenia and an elevated risk of developing diabetes, suggesting that schizophrenia may function as an independent risk factor for T2DM. Systematic review registration: https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/, identifier CRD42023465826.
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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 | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».