Association between nickel exposure and diabetes risk: an updated meta-analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,022 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,055 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| 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) | 0,002 | 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 ».