Hepatitis C virus infection and the risk of Sjögren or sicca syndrome: a meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have suggested an association between hepatitis C virus (HCV) infection and the development of Sjögren's syndrome (SS), also known as sicca syndrome. The main objective of this study was to summarize the existing evidence and quantitatively evaluate the association between hepatitis C virus infection and SS/sicca syndrome by performing a meta-analysis of observational studies. MEDLINE and PubMed (January 1980-August 2013) were searched to identify relevant studies in English. Outcomes were calculated and are reported as odds risk (OR) and 95% CIs based on a random-effects model. Heterogeneity was assessed with I(2) statistics. Quality assessment was performed with the Newcastle-Ottawa scale. Based on meta-analysis of five cross-sectional and five cohort studies, a significant positive relationship between HCV infection and development of SS/sicca syndrome was found, the pooled random effects OR being 3.31 (95% CI, 1.46-7.48; P < 0.001). In subset analyses, the studies that used European diagnostic criteria showed a higher summary OR than did studies that adopted other diagnostic criteria. When the data were stratified by source of controls, significant associations were also observed when healthy people (OR = 9.44; 95% CI = 2.67-33.40; P = 0.204) or subjects with hepatitis B virus infection (OR = 6.57; 95% CI = 1.21-35.57; P = 0.5) were used as controls, but not when the controls were hospital-based (OR = 0.99; 95% CI = 0.61-1.61; P = 0.169). In summary, the findings suggest that HCV infection is associated with SS/sicca syndrome. The observed increased risk in studies in which European diagnostic criteria and healthy controls were used and the decreased risk in studies with hospital-based controls may be attributable to selection bias or other unknown factors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».