Leptin Unveiled: A Potential Biomarker for Acute Coronary Syndrome with Implications for Tailored Therapy in Patients with Type 2 Diabetes—Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Several studies evaluated the association between adipokines, including leptin, in patients with acute coronary syndrome (ACS). Nevertheless, the results have been inconclusive and conflicting. Therefore, we assessed the pertinent published studies and evaluated the association between leptin levels and ACS. In January 2023, we conducted a comprehensive systematic search using Web of Science, PubMed, Scopus, and Embase. Using the Newcastle-Ottawa Scale, we evaluated the quality of all the articles we included. The principal summary outcome was the mean difference (MD) in leptin levels. We included 16 studies in our systematic review, 10 of which were included in meta-analysis. The MD in leptin levels was then evaluated in each subgroup: the patients with ACS versus the controls, the patients with ACS versus the patients with stable angina pectoris (SAP), and the patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) and ACS versus the patients without diabetes, but with ACS. Respectively, the following MDs were obtained: 10.508 (95% CI 3.670-17.346); 2.408 (95% CI -0.150-4.966); and 17.089 (95% CI 5.565-28.612). The leptin levels were significantly higher in the patients with ACS compared to the healthy controls, as well as in the patients with ACS and T2DM compared to those without T2DM. However, no statistically significant increase in leptin levels was observed when comparing the patients with ACS to those with SAP.
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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 | 0,013 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».