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Enregistrement W4409658056 · doi:10.3390/jcm14092872

Cardiometabolic Risk in Chronic Spinal Cord Injury: A Systematic Review with Meta-Analysis and Temporal and Geographical Trends

2025· review· en· W4409658056 sur OpenAlexaff
Gary J. Farkas, Lizeth J. Caldera, Daniel D. Hodgkiss, Jessica Mitchell, Maxwell A. Cusnier, Alex J. Cole, Scott G. Daniel, Matthew Farrow, Cameron M. Gee, Eric A. Kincaid-Sharp, Andrew Logan, David W. McMillan, Tom E. Nightingale, P. Sastre Portes, Francis T. Walson, Alyssa M. Volmrich, John Reynolds, Mark S. Nash, David R. Gater, Arthur Berg

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of MiamiLeonard M. Miller School of MedicineCraig H. Neilsen Foundation
Mots-clésMedicineTetraplegiaParaplegiaSpinal cord injuryBody mass indexInternal medicineMeta-analysisPhysical therapyInsulin resistanceConfidence intervalInsulinSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: This systematic review with meta-analysis compared cardiometabolic syndrome (CMS) in adults with chronic (≥1 year) spinal cord injury (SCI) to non-SCI individuals (controls) and athletes, analyzing the effect of specific injury characteristics and exploring temporal and geographical trends. Methods: Ovid Medline, Embase, Cochrane, CINAHL, Scopus, and Web of Science were searched from inception to September 2024. Adults with chronic SCI were included based on observational and baseline data derived from experimental studies. Quality Assessment Criteria for Evaluating Primary Research Papers from a Variety of Fields assessed quality. Weighted means with 95% bootstrapped confidence intervals (CI) were computed for risk stratification. Group differences were assessed using random effects meta-analysis, calculating weighted mean differences with 95% bootstrapped CI. Temporal and geographical trends were evaluated with linear regression based on sample-size-weighted distributions and relevant covariates. Results: Of 31,163 identified records, 471 studies were included (n ≤ 31,782 SCI participants). CMS was present in men with SCI, paraplegia, tetraplegia, and injuries above T6; men with complete SCI (AIS A); and men and women with motor-complete SCI (AIS A–B). Compared to controls, adults with SCI had a lower body mass index (BMI), higher total and visceral fat, and worse lipid and carbohydrate profiles, including increased insulin resistance (IR). Tetraplegia was associated with greater visceral fat, poorer glycemic control, and lower BMI, insulin sensitivity, high-density lipoprotein-cholesterol (HDL-C), and triglycerides than paraplegia. Motor-complete SCI had lower BMI, HDL-C, and fasting glucose than motor-incomplete injuries. Injuries above T6 had lower blood pressure and higher fasting insulin levels than those below T6. Athletes with SCI had a lower BMI, fat mass, and fasting glucose, and higher systolic blood pressure than non-athletes with SCI, but frequently presented with obesity and carbohydrate dysfunction. Temporal analysis revealed increasing obesity trends and improved systolic blood pressure, while other CMS risk factors remained unchanged. We also identified global variations in obesity, lipids, blood pressure, and carbohydrate patterns. Conclusions: With a large sample, we revealed a widespread cardiometabolic burden in chronic SCI, even among athletes. Specifically, obesity, IR, and hypoalphalipoproteinemia worsened with increasing injury severity, alongside rising obesity trends and geographic disparities in risk profiles. These patterns highlight the evolution of what was deemed an epidemic into a global cardiometabolic pandemic.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,039
Bibliométrie0,0090,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,222
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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