Occupational exposure to solvents and gender-related risk of systemic sclerosis: a metaanalysis of case-control studies.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In 2001 a metaanalysis reported an excess risk of systemic sclerosis (SSc) related to solvents exposure. The magnitude of risk varied among studies and sources of heterogeneity have not been investigated due to a lack of statistical power. We conducted a new metaanalysis to identify features associated with the magnitude of SSc risk in patients exposed to solvents. METHODS: We searched 4 databases (Medline, Pascal, Pascal Biomed, Francis). Inclusion criteria were: case-control study, occupational exposure to solvents (OES) assessed by questionnaire and summarized to "any solvent" or "any organic solvent," SSc defined by the American College of Rheumatology or the consultant's criteria. The quality of studies within this metaanalysis was scored according to the Newcastle-Ottawa scale. Odds ratios (OR) were adjusted for the "publication bias" and validated by a sensitivity analysis. Subgroup analyses investigated the effect of gender, quality of studies, and the type of controls. RESULTS: Among 11 studies (1291 patients and 3435 controls), 9 involved a majority of women (76.2 to 100%), while 2 involved men only. The risk of SSc associated with OES was variable among studies (p for heterogeneity = 0.01) and overrepresentation of higher OR values in smaller studies (p = 0.003) suggested "publication bias." SSc was associated with OES (OR 2.4; 95% CI 1.7-3.4; p < 0.0001), including after adjusting for bias (OR 1.8; 95% CI 1.2-2.5; p = 0.002). The relative risk was higher (p = 0.03) in men (OR 3.0; 95% CI 1.9-4.6; p < 0.0001) than in women (OR 1.8; 95% CI 1.5-2.1; p < 0.0001). CONCLUSION: Whereas SSc affects women predominantly, among subjects with occupational exposure to solvents, men are at higher risk than women for the disease.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».