Serum osteocalcin levels are inversely associated with UACR in Chinese DKD patients: a meta-analysis of 20 clinical studies
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To systemically assess the relationship between serum osteocalcin levels and the progression of diabetic kidney disease (DKD) in the Chinese population. Methods: The PubMed, Web of Science, CNKI, Wanfang Database, VIP and Chinese Medical Journal full-text Database were searched. Two investigators independently reviewed the literature and extracted data based on predetermined inclusion and exclusion criteria. The Newcastle-Ottawa scale was used to assess the quality of the literature. The statistical analysis was performed using Stata16 software. Results: A total of 20 case-control studies encompassed 4 565 cases, consisting of 643 healthy controls (CN), 1 649 individuals with simple diabetes mellitus (DM), 1 305 with microalbuminuria (MI), and 968 with macroalbuminuria (MA). The meta-analysis results indicated that the serum osteocalcin levels in MI group were significantly lower than those in CN group and DM group [SMD = -1.15, 95% CI (-1.46, -0.85), P < 0.01; and SMD = -0.53, 95% CI (-0.69, -0.37), P < 0.01, respectively], and lower in the MA group compared to the CN group [SMD = -1.28, 95% CI (-1.79, -0.76), P < 0.01]. In the MA group, the serum osteocalcin levels were considerably lower compared to those in DM group and MI group [SMD = -0.93, 95% CI (-1.28, -0.58), P < 0.01; and SMD = -0.41, 95% CI (-0.65, -0.17), P < 0.01, respectively]. Conclusion: The serum osteocalcin levels are typically reduced and show a negative correlation with the severity of proteinuria in Chinese patients with DKD. This indicates a decline in bone formation at early-stage in DKD patients, which worsens as the disease progresses. Systematic Review Registration: https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/,identifier CRD42024580324.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».