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Enregistrement W4404067107 · doi:10.3389/fpubh.2024.1463880

Association between nickel exposure and diabetes risk: an updated meta-analysis of observational studies

2024· review· en· W4404067107 sur OpenAlexaboutno aff
Huaye Lu, Xiaoyang Shi, Lei Han, Xin Liu, Qingtao Jiang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusMedicineMeta-analysisConfidence intervalInternal medicinePublication biasObservational studyUrineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective The results of epidemiological studies on the association between nickel exposure and diabetes remain controversial. Therefore, an update meta-analysis was conducted to examine the association between urinary nickel levels and diabetes risk, and to focus on whether there is an association between blood nickel levels and diabetes risk. Methods Relevant studies were comprehensively searched from PubMed, Web of Science, and Wanfang databases from their inception to July 2024. The random-effects model was utilized to determine pooled Standard Mean Difference (SMD) and 95% confidence intervals (CIs), with stratified and sensitivity analyses also performed. Heterogeneity between studies was assessed using I2 statistic, while publication bias was evaluated using Egger's and Begg's tests. The quality of the included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Results A total of 19 studies involving 46,071 participants were included in this meta-analysis. The random-effects model indicated that the pooled SMD for nickel exposure levels in diabetic patients and non-diabetic controls were 0.16 (95% CI 0.07–0.2) for urine and 0.03 (95% CI −0.20 to 0.27) for blood, respectively. Conclusion It was discovered that diabetes risk was positively correlated with urinary nickel levels, whereas there was no significant correlation with blood nickel levels. Furthermore, it appeared that the association between nickel exposure and diabetes risk differ in individuals with diabetes compared to those with pre-diabetes, and that the direction of the correlation may even be reversed. In conclusion, more high-quality prospective studies are needed in order to validate these findings in future research endeavors. Systematic Review Registration https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO , registration number: CRD42024534139.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,055
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,250
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,143 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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