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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,025 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».