Pancreatic stone protein as a novel biomarker of microvascular complications in type II diabetes mellitus: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
A BSTRACT Objectives: Pancreatic stone protein (PSP) has been identified as an indicator of systemic stress and is elevated in individuals diagnosed with type 2 diabetes mellitus (T2DM), potentially serving as a prognostic marker for both the onset and progression of the disease. Materials and Methods: This study was conducted in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis 2020 guidelines. Articles were sourced from MEDLINE, ProQuest, Science Direct, Google Scholar, and Cochrane Library electronic databases. Studies included are all observational studies examining PSP/Reg1α serum levels in patients with T2DM. The quality of the study was evaluated using the Newcastle–Ottawa Scale, as well as Review Manager 5.4 to perform the meta-analysis. Results: Seven studies met the criteria for inclusion. Pooled analysis revealed significant differences in PSP values between T2DM individuals and healthy controls (standardized mean difference [SMD] = 2.14, 95% confidence interval CI: 1.05–1.92, P < 0.00001). Further subgroup analysis showed PSP was substantially higher in T2DM with complications (SMD = −1.57, 95% CI: −2.12 to −1.02, P < 0.00001) compared to T2DM without complications (SMD = −1.39, 95% CI: −2.17 to − 0.61) and newly diagnosed T2DM (SMD = −1.85, 95% CI: −2.96 to −0.74). Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations demonstrated moderate quality of evidence. Conclusion: Our analysis revealed a progressive elevation in PSP values concomitant with the worsening T2DM disease state across the entire spectrum. PSP exhibits promising potential as a biomarker for predicting both disease initiation and subsequent clinical course.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».