Atopy and Risk of Brain Tumors: A Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Glioma is a rapidly progressive disease, and little is known about its etiology. Atopic diseases are on the rise in western populations, with increasing interest on their long-term health consequences. An inverse association between atopy and the risk of glioma has been observed. We carried out a meta-analysis of studies examining the association between atopic disease and risk of glioma and meningioma. METHODS: In an electronic literature search of the MEDLINE, ISI Web of Science, and EMBASE databases from 1979 through February 2007, we identified case-control and cohort studies quantifying associations between a history of asthma, eczema, or hay fever or allergy and a medically confirmed diagnosis of glioma or meningioma. We performed meta-analysis by pooling studies according to the inverse of their variances. We evaluated publication bias using funnel plot and sensitivity analyses. RESULTS: A total of eight observational studies were included, with a total of 3450 patients diagnosed with glioma and 1070 patients with meningioma. A history of atopic disease was inversely related to risk of glioma. The pooled relative risks (RRs) of glioma comparing those with a history of an atopic condition with those with no history of that condition were 0.61 (95% confidence interval [CI] = 0.55 to 0.67) for allergy, 0.68 (95% CI = 0.58 to 0.80) for asthma, and 0.69 (95% CI = 0.58 to 0.82) for eczema. Proxy reporting was unlikely to explain the association because the pooled relative risk estimate from studies without proxy reporting remained inverse and statistically significant (RR = 0.66, 95% CI = 0.58 to 0.75). Publication bias was also an unlikely explanation for the inverse association because the association persisted in a sensitivity analysis and the funnel plot was symmetric. No overall statistically significant association was noted for atopy and meningioma, although the information on this disease was limited and heterogeneous. CONCLUSIONS: We observed a strong inverse relationship between atopic disease and glioma that is unlikely to be explained by methodologic bias alone.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».