Integrating Pulmonology and Metabolism: Adipokines in COPD from a Systematic Review and Meta-analysis Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) is increasingly recognized not just as a pulmonary disorder but as a complex systemic syndrome involving chronic inflammation, metabolic dysregulation, and immune imbalance. This systematic review and meta-analysis aim to evaluate circulating adipokine profiles in COPD patients, exploring their diagnostic significance, correlation with disease severity, and potential as biomarkers or therapeutic targets. Methods: Following PRISMA 2020 guidelines, a comprehensive literature search was conducted across PubMed, Scopus, and Web of Science. A random-effects meta-analysis assessed standardized mean differences (SMDs) for key adipokines. Risk of bias was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale, and evidence certainty was assessed using the GRADE framework. Results: Twelve eligible studies comprising 2,100 COPD patients and 2,100 controls were included. Leptin (1.57 [-0.02 to 3.16] double armed; 19.59 [14.01-25.18] single armed), resistin (0.67 [-0.27 to 1.60]), and adiponectin (-0.18 [-2.13 to 1.77] double armed; 7.83 [6.95 to 8.71] single armed) levels showed statistically significant differences between COPD patients and controls (p < 0.001 for all), with high heterogeneity (>60%). Elevated leptin and resistin levels were associated with systemic inflammation and poorer clinical outcomes, whereas adiponectin was often reduced despite its anti-inflammatory properties. Sensitivity and subgroup analyses reinforced these findings. The certainty of evidence ranged from low to moderate. Discussion: Adipokines reflect systemic inflammation and metabolic imbalance in COPD, highlighting their potential role in phenotypic stratification and disease monitoring. While promising, translation to clinical practice requires further standardized, longitudinal, and mechanistic research.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».