Clinical manifestations in primary ciliary dyskinesia: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Few original studies have described the prevalence and severity of clinical symptoms of primary ciliary dyskinesia (PCD). This systematic review and meta-analysis aimed to identify all published studies on clinical manifestations of PCD patients, and to describe their prevalence and severity stratified by age and sex. We searched PubMed, Embase and Scopus for studies describing clinical symptoms of ≥10 patients with PCD. We performed meta-analyses and meta-regression to explain heterogeneity. We included 52 studies describing a total of 1970 patients (range 10–168 per study). We found a prevalence of 5% for congenital heart disease. For the rest of reported characteristics, we found considerable heterogeneity (I 2 range 68–93.8%) when calculating the weighted mean prevalence. Even after taking into account the explanatory factors, the largest part of the between-studies variance in symptom prevalence remained unexplained for all symptoms. Sensitivity analysis including only studies with test-proven diagnosis showed similar results in prevalence and heterogeneity. Large differences in study design, selection of study populations and definition of symptoms could explain the heterogeneity in symptom prevalence. To better characterise the disease, we need larger, multicentre, multidisciplinary, prospective studies that include all age groups, use uniform diagnostics and report on all symptoms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».