Mortalidad en las enfermedades reumáticas: un metaanálisis
Notice bibliographique
Résumé
Introduccion Losdatos de mortalidad en las enfermedades reumaticas es muy variable. El objetivo de esta revision sistematica y meta-analisis de datos publicados es proporcionar una vision general mas precisa del riesgo actual y mortalidad en las enfermedades reumaticas. Metodos Revision sistematica y meta-analisis de estudios publicados e identificados por una busqueda utilizando texto libre y sinonimos MeSH de �mortalidad� y �enfermedades reumaticas�, en general, y por diagnosticos especificos. Los criterios de seleccion fueron: 1) poblacion de estudio con artritis reumatoide, lupus eritematoso sistemico, esclerosis sistemica, vasculitis, osteoartritis, osteoporosis, dermatomiositis, o espondiloartritis, 2) resultados de mortalidad de interes, reportados como SMR, o facilmente calculados a partir de los datos comunicados, y 3) cohortes longitudinales o estudios observacionales. Evaluacion del riesgo de sesgo basado en la escala de cohortes New Castle-Ottawa, solo estudios de moderada a alta calidad fueron incluidos. Se calculo meta-SMR para diagnosticos especificos. La heterogeneidad se estudio con meta-regresion. Resultados Un total de 32 estudios fueron incluidos, ninguno de espondiloartritis o osteoartritis. El SMR general combinada fue 2,03 (IC 95%: 1,79 a 2,29), desde 1,36 en la artritis psoriasica a 4,80 en las vasculitis. El mayor SMR general individual fue a partir de estudios sobre enfermedades inflamatorias, y SMR especificos fueron muy altos para las infecciones y reacciones pulmonares. La heterogeneidad entre los estudios era grande, sin embargo, el analisis de heterogeneidad dentro de las enfermedades no presento ninguna asociacion con las variables recogidas. Conclusiones En base a los resultados y la buena calidad de los estudios incluidos, se puede concluir que las enfermedades reumaticas en general aumentan el riesgo de muerte, y especialmente las enfermedades inflamatorias.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».