Analysis of variable metabolites in preterm infants with bronchopulmonary dysplasia: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have attempted to identify potential biomarkers for early detection of bronchopulmonary dysplasia (BPD) in preterm infants using metabolomics techniques. However, the presence of consistent evidence remains elusive. Our study aimed to conduct a systematic review and meta-analysis to identify differences in small-molecule metabolites between BPD and non-BPD preterm infants. Through meticulous screening of numerous samples, we identified promising candidates, providing valuable insights for future research. We searched PubMed, the Cochrane Library, Embase, Web of Science, China National Knowledge Internet, Wan-fang database, Chinese Science and Technique Journal Database and Chinese Biomedical Literature Database from inception until January 16, 2024. Studies were comprehensively reviewed against inclusion criteria. We included case-control studies and adhered to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis guidelines. Study quality was assessed with the Newcastle-Ottawa scale. We compared the changes in metabolite levels between the BPD and non-BPD preterm infants. A meta-analysis was conducted on targeted metabolomics research data based on the strategy of standardized mean differences (MD) and 95% confidence intervals (CI).Fifteen studies (1357 participants) were included. These clinical-based metabolomics studies clarified 110 differential metabolites between BPD and non-BPD preterm infants. The meta-analysis revealed higher glutamate concentration in the BPD group compared to the non-BPD group (MD = 1, 95% CI 0.59 to 1.41, p < 0.00001). Amino acids were identified as the key metabolites distinguishing preterm infants with and without BPD, with glutamate potentially serving as a BPD predictor in this population.
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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 | 0,015 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».