Relationship Between Hepatic Iron Concentration and Glycemic Metabolism, Prediabetes, and Type 2 Diabetes: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Emerging research has suggested a potential link between high iron levels, indicated by serum ferritin levels, and the development of type 2 diabetes (T2D). However, the role of hepatic iron concentration (HIC) on T2D development and progression is not well understood. OBJECTIVES: This study aims to systematically review the literature on HIC and/or the degree of hepatic iron overload (HIO) in individuals with prediabetes and/or diagnosed T2D, and to analyze associations between HIC and markers of glucose metabolism. DATA SOURCES: The databases Medline, PubMed, Embase, CINAHL, and Web of Knowledge were searched for studies published in English from 1999 to March 2024. This review followed the Preferred Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) checklist. DATA EXTRACTION: Data were extracted following the established eligibility criteria. Study characteristics and biomarkers related to prediabetes, T2D, and HIO were extracted. The risk of bias was analyzed using the Newcastle-Ottawa Scale. Data were stratified by the exposure and analyzed in subgroups according to the outcome. Data regarding the HIC values in controls, individuals with prediabetes, and individuals with T2D and the association estimates between HIC or HIO and markers of glycemic metabolism, prediabetes, or T2D were extracted. DATA ANALYSIS: A total of 12 studies were identified, and data from 4110 individuals were analyzed. HIO was not consistently observed in prediabetic/T2D populations; however, elevated HIC was frequently observed in prediabetic and T2D individuals, and was associated with the disruption of certain glycemic markers in some cases. CONCLUSION: The extent of iron overload, as indicated by hepatic iron load, varied among the prediabetic and T2D populations studied. Further research is needed to understand the distribution and regulation of iron in T2D pathology.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».