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Enregistrement W7120446856

Presença de polimorfismos genéticos no receptor de vitamina D e padrão da reserva corporal de micronutrientes e suas relações com os marcadores do controle glicêmico, perfis lipídico e inflamatório de indivíduos com diabetes mellitus tipo 2

2024· dissertation· pt· W7120446856 sur OpenAlexaboutno aff
Ramara Kadija Fonseca Santos

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2024
Typedissertation
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismGlycemicLipid profileCalcitriol receptorLinkage disequilibriumHaplotypeDiabetes mellitusType 2 diabetes
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic single nucleotide polymorphisms (SNPs) and haplotypes in the vitamin D receptor (VDR), and deficiencies in vitamin D, magnesium (Mg), zinc (Zn), calcium (Ca) and potassium (K) are factors that alone contribute to inadequate metabolic control in individuals with type 2 diabetes mellitus (DM2). Thus, the aim of this study is to associate the presence of SNPs in the VDR, haplotypes and patterns of micronutrient body reserves with markers of glycemic control, lipid levels and inflammatory profile in individuals with DM2. To this end, a meta-analysis evaluated the association between the presence of SNPs in the VDR and markers of glycemic control, lipid levels and inflammatory profile in individuals with DM2, following the MOOSE guidelines and registered with PROSPERO (nºCRD42021268152). A systematic search of the data was carried out in the PubMed, EMBASE and SCOPUS databases. Studies comparing the values of markers of glycemic control, lipid profile and inflammation between the identified genotypes were included. The quality of the studies was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. Effect sizes were tested using a random-effects model and reported as standardized mean difference (SMD) and 95% confidence interval (95%CI). In parallel, an observational, cross-sectional study was carried out with 160 adults with DM2, both sexes, living in Sergipe. Sociodemographic information was collected, anthropometric and body composition assessments were carried out, and blood was drawn to identify SNPs and assess biochemical markers of glycemic and lipid control. The frequency of SNPs, linkage disequilibrium and the Hardy-Weinberg test were calculated and SNPs with a frequency greater than 1% were inserted into the haplotype model. The SNPs and haplotypes, and the micronutrient body reserve patterns established by principal component analysis and stratified into quartiles, were entered into the binary logistic regression model tests (dependent variables therapeutic target values for fasting glycemia, percent of glycated hemoglobin (%HbA1c) and Homeostasis Model Assessment - Insulin Resistance (HOMA-IR) adjusted for gender, age, time of diagnosis and BMI, significance p<0.05. The meta-analysis identified four SNPs: Fokl (rs2228570); BsmI (rs1544410); Taql (rs731236) and Apal (rs7975232). The Fokl and BsmI SNPs were associated with higher %HbA1c (SMD=0.409, p=0.002) and triacylglycerol (SMD=0.206, p=0.023), respectively. In the observational study, the Bsml SNP was associated with increased %HbA1c (OR=2.071, p=0.045), but the haplotypes did not contribute to inadequate glycemic control. Two patterns of body micronutrient reserve were established. The lowest quartile of Pattern 1 (Mg, Zn, Ca and K) and Pattern 2 (25(OH)D and Zn) were 4.319 (p=0.019) and 3.970 (p=0.038) times more likely to increase HOMA-IR and %HbA1c values, respectively. It is concluded that SNPs in the VDR and the pattern of micronutrient body reserves explained by the lower concentration of 25(OH)D, Zn, Mg, Ca and K contribute to poor metabolic control in individuals with DM2.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,008
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeObservationnel
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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