Diabetes and Risk of Parkinson’s Disease: An Updated Meta-Analysis of Case-Control Studies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Whether diabetes increases the risk of Parkinson’s disease (PD) is still inconclusive. The objective of this updated meta-analysis is to synthesize evidence from case-control studies that evaluated the association between diabetes and the risk of PD. Methods: Seven databases were searched to identify case-control studies that evaluated the association between diabetes and PD. The methodological quality of included studies was assessed using Newcastle-Ottawa scale. All data were analyzed using Review Manager 5.1 software. Subgroup analyses were also adopted, according to stratification on gender, geographic location, source of the control group, smoking, anti-diabetes drug prescription and duration of DM. Results: Fourteen studies fulfilled inclusion criteria for meta-analysis, yielding a total of 21395 PD patients and 84579 control subjects. Individuals with diabetes were found to have a negative association with future PD (OR 0.75; 95 % CI 0.58–0.98) in spite of significant heterogeneity. In subgroup analyses, the negative correlation was still found in studies from North America, non-PD control groups from general population, never smoking individuals, and DM ascertainment based on questionnaire or self-report. Stratification of gender and DM duration showed no significant association. No association was also found in European and Asian individuals, hospital-based controls, ever smoking subjects, DM assessment by medical record or physician diagnosis, and insulin prescription for DM.
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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) | 0,001 | 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) | 0,011 | 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 ».