Genetic association between <scp>microRNA</scp> gene polymorphisms and polycystic ovary syndrome susceptibility: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Polycystic ovary syndrome (PCOS) is a prevalent endocrine disorder in women of reproductive age, associated with genetic and environmental factors, including microRNA (miRNA) gene polymorphisms. OBJECTIVE: To evaluate the association between miRNA gene polymorphisms and PCOS. SEARCH STRATEGY: PubMed, Embase, Web of Science, and Scopus databases were searched to September 2024, using MeSH terms including "MicroRNAs", "Polymorphism, Single Nucleotide," and "Polycystic Ovary Syndrome". SELECTION CRITERIA: Case-control studies investigating the relationship between miRNA gene polymorphism and PCOS were included. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Two researchers collected the data independently. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Data synthesis was performed using RevMan 5.4, and the strength of the evidence was evaluated using the grading of recommendations assessment, development, and evaluation (GRADE) approach. MAIN RESULTS: Five case-control studies were included in the systematic review, encompassing 985 patients with PCOS and 1004 healthy controls. The meta-analysis included data from 870 PCOS patients and 889 controls. The GG genotype of miR-146a rs2910164 was significantly associated with a protective effect against PCOS, while the GC and CC genotypes were linked to increased PCOS risk. In contrast, the TT genotype of miR-196a-2 rs11614913 was associated with heightened PCOS susceptibility. However, the certainty of evidence supporting these associations was low, indicating that the true effects may differ from the observed estimates. CONCLUSION: miRNA polymorphisms, specifically the GG genotype of miR-146a rs2910164 and the GC, CC, and TT genotypes of miR-196a-2 rs11614913 seem to be associated with an increased risk of PCOS, warranting further large-scale studies to validate these associations.
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 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».