047 Obesity, Hypertension and Diuretic Use as Risk Factors for Incident Gout: A Meta-Analysis of Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gout is the most common inflammatory arthritis and its prevalence and incidence have continued to increase in recent decades. As treatment remains suboptimal, identification of high-risk groups for developing gout remains important. The aim of this systematic review and meta-analysis was to examine obesity, hypertension and diuretic use as risk factors for incident gout. Methods: Three separate search strategies were developed to select articles that had investigated obesity, hypertension and/or diuretic use as a risk factor for incident gout. These searches were conducted in Medline, Embase and CINAHL from database inception to January 2015. Relevant search terms were devised from a combination of MeSH and free-text terms for gout and combined with terms for each exposure. Included articles met the following criteria: human participants; outcome was assessed in adults (≥18 years of age); prospective or retrospective cohort study; incident gout was assessed as an outcome; the exposure studied was obesity, hypertension and/or diuretic use and the study took place in primary care or was population based. Titles and abstracts were screened by a single author and full text review of remaining articles was performed by two independent assessors. Study characteristics, design, sample size and risk estimates were extracted. Methodological quality was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. Using a random effects model, pooled unadjusted and adjusted risk estimates were calculated for each risk factor, requiring a minimum of three articles that used the same type of risk estimate [e.g. relative risk (RR)]. Heterogeneity was assessed using the I2 statistic.
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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 | 0,024 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,071 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».