Diabetes Mellitus and Latent Tuberculosis Infection: A Systemic Review and Metaanalysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite the well-documented association between diabetes and active tuberculosis, evidence of the association between diabetes and latent tuberculosis infection (LTBI) remains limited and inconsistent. Methods: We included observational studies that applied either the tuberculin skin test or the interferon gamma release assay for diagnosis of LTBI and that provided adjusted effect estimate for the association between diabetes and LTBI. We searched PubMed and EMBASE through 31 January 2016. The risk of bias of included studies was assessed using a quality assessment tool modified from the Newcastle-Ottawa scale. Results: Thirteen studies (1 cohort study and 12 cross-sectional studies) were included, involving 38263 participants. The cohort study revealed an increased but nonsignificant risk of LTBI among diabetics (risk ratio, 4.40; 95% confidence interval [CI], 0.50-38.55). For the cross-sectional studies, the pooled odds ratio from the random-effects model was 1.18 (95% CI, 1.06-1.30), with a small statistical heterogeneity across studies (I2, 3.5%). The risk of bias assessment revealed several methodological issues, but the overall direction of biases would reduce the positive causal association between diabetes and LTBI. Conclusions: Diabetes was associated with a small but statistically significant risk for LTBI. Findings from this review could be used to inform future cost-effectiveness analysis on the impact of LTBI screening programs among diabetics.
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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 | 0,015 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| 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 | 0,002 | 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 ».