Systematic review and meta-analysis of the sero-epidemiological association between Epstein-Barr virus and systemic lupus erythematosus
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Infection with Epstein-Barr virus (EBV) has been suggested to contribute to the pathogenesis of systemic lupus erythematosus (SLE). We sought to determine whether prior infection with the virus occurs more frequently in patients with SLE compared to matched controls. METHODS: We performed a systematic review and meta-analyses of studies that reported the prevalence of anti-EBV antibodies in the sera from cases of SLE and controls by searching Medline and Embase databases from 1966 to 2012, with no language restriction. Mantel-Haenszel odds ratios (OR) for the detection of anti-EBV antibodies were calculated, and meta-analyses conducted. Quality assessments were performed using a modified version of the Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: Twenty-five case-control studies were included. Quality assessment found most studies reported acceptable selection criteria but poor description of how cases and controls were recruited. There was a statistically significant higher seroprevalence of anti-viral capsid antigen (VCA) IgG (OR 2.08; 95% confidence interval (CI) 1.15 - 3.76, p = 0.007) but not anti-EBV-nuclear antigen1 (EBNA1) (OR 1.45; 95% CI 0.7 to 2.98, p = 0.32) in cases compared to controls. The meta-analyses for anti-early antigen (EA) /D IgG and anti-VCA IgA also showed significantly high ORs (4.5; 95% CI 3.00 to 11.06, p < 0.00001 and 5.05 (95% CI 1.95 - 13.13), p = 0.0009 respectively). However, funnel plot examination suggested publication bias. CONCLUSIONS: Overall, our findings support the hypothesis that infection with EBV predisposes to the development of SLE. However, publication bias cannot be excluded and the methodological conduct of studies could be improved, with regard to recruitment, matching and reporting of blinded laboratory analyses.
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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 | 0,013 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 découle