铁代谢指标及膳食铁摄入指标与妊娠期糖尿病关系的Meta分析
Notice bibliographique
Résumé
目的收集文献进行荟萃分析，探讨血清铁代谢指标、膳食中铁摄入指标与妊娠期糖尿病(Gestational Diabetes Mellitus,GDM)的关系。\n\n方法使用计算机检索PubMed、Web of Science、Embase、Cochrane Library四大数据库网站，检索时限为建库至2020年9月的英文文献。收集评估血清铁代谢指标、膳食铁摄入指标及补充铁和GDM关系的前瞻性队列研究或病例对照研究，按照纳入和排除标准筛选文献。对纳入文献进行质量评估，提取各指标的数据如均数±标准差(Mean±SD)、相对危险度(Relative risk,RR)、比值比( OddsRatio,OR)等，通过stata 15.1软件进行数据分析。使用标准化均值差( Standard Mean Difference,SMD)、RR、OR和95%可信区间(Confidence Interval,CI)来计算合并效应量。同时为评估总合并效应是否可信进一步行亚组分析及敏感性分析。\n\n结果\n\n（1）共纳入40篇文献，其中病例对照研究21项，队列研究19项;12项研究来自亚洲地区，16项来自中东地区，12项来自欧美地区。所有文献的Newcastle-Ottawa Scale（NOS）质量评分均大于5分;其中，关于血清铁代谢标与GDM关系的文献共30篇，关于膳食铁摄入指标与GDM关系的文献4篇，关于补充铁与GDM关系的文献7篇;\n\n（2）GDM组患者血清铁[SMD=0.40μg/dL,95%CI(0.16,0.64), p= 0.001]、铁蛋白[SMD=0.58ng/mL, 95%CI(0.35,0.81), p<0.001 ]、血红蛋白[SMD=0.48g/dL,95%CI(0.28,0.67),p<0.001]、转铁蛋白饱和度[SMD=0.52%,95%CI(0.35,0.70),p=0.018]、铁调素[SMD= 0.63ng/mL,95%CI(0.09,1.18),p=0.023]水平均高于非GDM组;GDM组患者总铁结合力[SMD=-0.53μg/dL,95%CI (-1.05,-0.02)μg/dL,p=0.001]水平显著低于非GDM组;转铁蛋白受体水平两组无差异(p>0.05)。\n\n （3）与低水平相比，高水平铁蛋白[OR=1.92, 95%CI (1.59,2.32) ,p<0.001]、血红蛋白[OR=1.30, 95%CI(1.04,1.63),p=0.023]与GDM的发生风险相关。进行参数调整后，高水平铁蛋白与GDM风险的关联仍存在[OR=2.25, 95%CI (1.67, 3.03),p<0.001];而进行参数调整后，血红蛋白与GDM风险的关联不存在[OR=1.17,95% CI(0.94,1.45), p=0.150]。\n\n（4）膳食中低、高血红素铁水平与GDM的发生风险均相关[OR= 1.25,95%CI(1.05,1.49),p=0.001和OR=2.27,95% CI (1.90, 2.71),p<0.0001]。经参数调整后，膳食中低、高血红素铁水平与GDM的发生风险仍存在关联性[OR=1.20,95%CI(1.00,1.44) , p=0.051和OR=1.71,95%CI(1.39,2.11),p<0.001]。膳食总铁水平、膳食非血红素铁水平均与GDM的发生风险无关。\n\n（5）孕期补充铁与GDM的发生风险无显著相关性[OR=1.23,95% CI(0.99,1.51),p=0.057]。\n\n结论\n\n（1）GDM患者血清铁、血红蛋白、铁蛋白、转铁蛋白饱和度、铁调素水平均高于非GDM组;总铁结合力水平低于非GDM组，而转铁蛋白受体两组间无差异;高血清铁蛋白、血红蛋白水平与GDM的发生风险相关。\n\n（2）膳食中高血红素铁水平与GDM的发生风险相关。随着血红素铁水平的升高，GDM风险增加;膳食总铁、非血红素铁水平与GDM的发生风险无关。\n\n（3）孕期补充铁与GDM的发生风险无关。\n\n\n\n关键词：铁，铁蛋白，铁摄入，妊娠期糖尿病
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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 | 0,061 | 0,194 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».