Lipid level and risk of Alzheimer′s disease: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo systematically evaluate the role of blood lipid level in predicting the risk of Alzheimer′s disease (AD). MethodsWe searched Chinese National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang Database, VIP Database for Chinese Technical Periodicals (VIP), Pubmed, Web of Science, Springer, and Cocharne Library for literatures on the correlation between AD incidence and blood lipid level published in Chinese or English till June 2021 and supplementary manual tracing for some of the references was also conducted. Newcastle-Ottawa-Scale literature quality evaluation scale was adopted to evaluate the quality of the included studies. Statistical analyses were performed with RevMan5.3 software. ResultsA total of 15 eligible studies were selected according to the inclusion and exclusion criteria, and the data on blood lipid level were collected from 1 435 healthy elderly people and 2 162 elderly people with AD. Meta-analysis showed that there was no significant difference in total cholesterol (TC) and triglyceride (TG) level between the AD sufferers and the healthy controls；low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) was significantly higher in the AD sufferers than that in the healthy controls (mean difference [MD] = 3.59，95% confidence interval [95% CI]: 0.98 – 6.21); while, high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) was significantly lower in the AD sufferers than that in the healthy controls (MD = – 3.47，95% CI: – 5.94 – – 0.99). ConclusionHigher LDL-C level but lower HDL-C level may indicate a higher risk of AD in older adults.
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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 | 0,014 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».