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Enregistrement W1551451874 · doi:10.1371/journal.pmed.1001835

Exposure to Second-Hand Smoke and the Risk of Tuberculosis in Children and Adults: A Systematic Review and Meta-Analysis of 18 Observational Studies

2015· review· en· W1551451874 sur OpenAlexaff
Jayadeep Patra, Mehak Bhatia, Wilson Suraweera, Shaun K. Morris, Cyril Patra, Prakash C. Gupta, Prabhat Jha

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoPublic Health OntarioSt. Michael's HospitalCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisRelative riskObservational studyTuberculosisSystematic reviewInternal medicinePooled analysisWeb of scienceEpidemiologyPediatricsMEDLINEConfidence intervalPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: According to WHO Global Health Estimates, tuberculosis (TB) is among the top ten causes of global mortality and ranks second after cardiovascular disease in most high-burden regions. In this systematic review and meta-analysis, we investigated the role of second-hand smoke (SHS) exposure as a risk factor for TB among children and adults. METHODS AND FINDINGS: We performed a systematic literature search of PubMed, Embase, Scopus, Web of Science, and Google Scholar up to August 31, 2014. Our a priori inclusion criteria encompassed only original studies where latent TB infection (LTBI) and active TB disease were diagnosed microbiologically, clinically, histologically, or radiologically. Effect estimates were pooled using fixed- and random-effects models. We identified 18 eligible studies, with 30,757 children and 44,432 adult non-smokers, containing SHS exposure and TB outcome data for inclusion in the meta-analysis. Twelve studies assessed children and eight studies assessed adult non-smokers; two studies assessed both populations. Summary relative risk (RR) of LTBI associated with SHS exposure in children was similar to the overall effect size, with high heterogeneity (pooled RR 1.64, 95% CI 1.00-2.83). Children showed a more than 3-fold increased risk of SHS-associated active TB (pooled RR 3.41, 95% CI 1.81-6.45), which was higher than the risk in adults exposed to SHS (summary RR 1.32, 95% CI 1.04-1.68). Positive and significant exposure-response relationships were observed among children under 5 y (RR 5.88, 95% CI 2.09-16.54), children exposed to SHS through any parent (RR 4.20, 95% CI 1.92-9.20), and children living under the most crowded household conditions (RR 5.53, 95% CI 2.36-12.98). Associations for LTBI and active TB disease remained significant after adjustment for age, biomass fuel (BMF) use, and presence of a TB patient in the household, although the meta-analysis was limited to a subset of studies that adjusted for these variables. There was a loss of association with increased risk of LTBI (but not active TB) after adjustment for socioeconomic status (SES) and study quality. The major limitation of this analysis is the high heterogeneity in outcomes among studies of pediatric cases of LTBI and TB disease. CONCLUSIONS: We found that SHS exposure is associated with an increase in the relative risk of LTBI and active TB after controlling for age, BMF use, and contact with a TB patient, and there was no significant association of SHS exposure with LTBI after adjustment for SES and study quality. Given the high heterogeneity among the primary studies, our analysis may not show sufficient evidence to confirm an association. In addition, considering that the TB burden is highest in countries with increasing SHS exposure, it is important to confirm these results with higher quality studies. Research in this area may have important implications for TB and tobacco control programs, especially for children in settings with high SHS exposure and TB burden.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,588
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,271
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,164 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations168
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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