Association of Triglyceride-Glucose (TyG) Index With Severe Acute Pancreatitis: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The triglyceride-glucose (TyG) index has emerged as a surrogate marker for insulin resistance and has been implicated in various metabolic and inflammatory diseases. Its potential role in predicting the severity of acute pancreatitis (AP), particularly severe acute pancreatitis (SAP), remains underexplored. This study aims to evaluate the association between the TyG index and SAP through a systematic review and meta-analysis. We systematically searched PubMed, Scopus, and Europe PMC databases from inception to March 26, 2025. Eligible studies included adult patients with AP stratified by severity (SAP vs. non-SAP) and reported TyG index values. Data extraction and quality assessment using the Newcastle-Ottawa Scale were conducted independently by two reviewers. A random-effects model was used to compute pooled mean differences (MD), with subgroup and sensitivity analyses to explore heterogeneity. Ten studies comprising 2262 patients were included. The TyG index was significantly higher in SAP patients compared to non-SAP patients (MD = 0.61; 95% CI: 0.46-0.76; p < 0.0001; I² = 79.1%). The index also predicted ICU admission (MD = 0.52) and mortality (MD = 0.71) in AP patients. Subgroup analyses showed consistent findings across study designs and sample sizes, though geographic variability was observed. The TyG index is significantly associated with the severity of AP and may serve as a reliable, accessible prognostic biomarker for identifying patients at risk of SAP.
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 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 | 0,012 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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 ».