Search strategies used in this study.
Notice bibliographique
Résumé
<div> Due to the inconsistent findings from various studies, the role of gene polymorphisms in the renin-angiotensin system in influencing the development of cardiomyopathy remains unclear. In this study, we conducted a systematic review and meta-analysis to summarize the findings regarding the impact of angiotensin converting enzyme (ACE) I/D, angiotensinogen (AGT) M235T, and angiotensin II Type 1 receptor (AGTR1) A1166C gene polymorphisms in patients with cardiomyopathy. We performed a comprehensive search of several electronic databases, including PubMed, Embase, the Cochrane Library, and Web of Science, covering articles published from the time of database creation to April 17, 2023. Studies on the assessment of genetic polymorphisms in genes related to the renin-angiotensin system in relation to cardiomyopathy were included. The primary outcome was cardiomyopathy. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale scale. The meta-analysis includes 19 studies with 4,052 cases and 5,592 controls. The ACE I/D polymorphisms were found to be associated with cardiomyopathy (allelic model D vs I: OR = 1.29, 95CI% = 1.08–1.52; dominant model DD+ID vs II: OR = 1.43, 95CI% = 1.01–2.02; recessive model DD vs ID+II: OR = 0.79, 95CI% = 0.64–0.98). AGT M235T polymorphism and cardiomyopathy were not significantly correlated (allelic model T vs M: OR = 1.26, 95CI% = 0.96–1.66; dominant model TT+MT vs MM: OR = 1.30, 95CI% = 0.98–1.73; recessive model TT vs MT+MM: OR = 0.63, 95CI% = 0.37–1.07). AGTR1 polymorphism and cardiomyopathy were not significantly associated under allelic model A vs C (OR = 0.69, 95CI% = 0.46–1.03) and recessive model AA vs CA+CC (OR = 0.89, 95CI% = 0.34–2.30), but under the dominant model AA+CA vs CC (OR = 0.51, 95CI% = 0.38–0.68). The current meta-analysis reveals that polymorphisms in ACE I/D may be a genetic risk factor for cardiomyopathy. There is an association between AGTR1 gene polymorphisms and risk of cardiomyopathy under the specific model. </div>
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».