Navigating Metabolic Complexity and in-Depth Analysis of Metabolic Syndrome among Diabetes Mellitus Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the prevalence and clinical implications of metabolic syndrome in individuals with diabetes mellitus. Methods: A comprehensive search was conducted across multiple databases using key terms related to metabolic syndrome and diabetes. Access to subscription-based journals was facilitated through the HINARI program. Study quality was assessed using the adapted Newcastle–Ottawa scale, with a minimum inclusion score of ≥5/10. Statistical analysis included a meta-analysis using the DerSimonian and Laird random-effects model to determine the pooled prevalence, with heterogeneity assessed using Cochran’s Q and I² statistics. Publication bias was evaluated via funnel plot symmetry. Analyses were conducted using Stata/MP 17.0. Results: The meta-analysis revealed a pooled effect size of 1.98 (95% CI: 1.85, 2.10), with significant heterogeneity (I² = 92.35%). Prevalence ranged from 19.88% to 88.13%, underscoring a substantial burden. Variations in HbA1c, HDL cholesterol, blood pressure, and BMI highlighted the heterogeneity in metabolic syndrome characteristics. Advanced statistical approaches enriched the understanding of metabolic profiles and their interplay with glycemic control and lipid metabolism. Conclusion: This study underscores the critical interplay between glycemic control and lipid profiles in metabolic syndrome. The findings emphasize the need for tailored, region-specific interventions to address its substantial burden and implications for clinical practice and policy.
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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 | 0,016 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,043 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| 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 ».