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Enregistrement W7120351512

Proteínas podocitárias como biomarcadores urinários de lesão glomerular em estágio inicial: uma revisão sistemática e metanálise

2024· dissertation· pt· W7120351512 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2024
Typedissertation
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPodocyteGrading (engineering)Systematic reviewUrinary systemScopusMEDLINECritical appraisalRenal function
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of podocyte proteins as urinary biomarkers may be a promising noninvasive tool to detect glomerular injury at an early stage. After podocyte injury, the appearance of podocyte proteins in urine may identify glomerular injury before the onset of albuminuria. Early detection may contribute to the adoption of timely treatment, delaying or reducing disease progression. The objective was to analyze the scientific evidence on the use of podocyte proteins as urinary biomarkers of glomerular injury at an early stage. A protocol was developed and published in PROSPERO (CRD42021265630). A systematic review was performed following the recommendations of the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). The search was performed for articles published until April 2024 in the PubMed, Embase, Web of Science, Scopus and Google Scholar databases, without language restrictions. The clinical question was formulated according to the Population, Index Tests, Reference Test, Diagnostic (PIRD) strategy, and observational case-control studies were included according to the eligibility criteria. Study selection was performed independently by three authors who extracted data using a standardized form developed and validated by the authors. Life-threatening risk was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). The R CORE TEAM, 2020 software was used for quantitative synthesis. The search strategy retrieved 3,476 studies, of which 20 were read in the integration phase and 8 were included in the review. The Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) method was used. Two studies presented low risk of bias and the other six presented moderate risk. The certainty of evidence for early-stage glomerular injury was considered low for podocin and very low for nephrin and podocalyxin. In conclusion, the studies developed individually demonstrate the potential of the proteins nephrin, podocin and podocalyxin in the diagnosis of glomerular injury in normoalbuminuric groups, allowing identification in the early stage of the disease.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,023
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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