Association Between <i>TNF-α</i> -308G/A Polymorphism and Risk of Immune Thrombocytopenia: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Previous studies have investigated the association between tumor necrosis factor-alpha (TNF-α) -308G/A polymorphism and risk of immune thrombocytopenia (ITP), but the reported results have been inconsistent. Thus, a systematic meta-analysis was performed to resolve this discrepancy. Methods: Electronic databases and the cited references of the obtained published articles were manually searched. Quality assessment of each study was conducted using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS). All case–control studies were used to assess the strength of the association. Statistical analysis was performed using Stata version 12.0. Results: Eight high-quality studies, including 947 patients and 1911 controls, were selected for the final meta-analysis. There was no significant association between TNF-α -308G/A polymorphism and ITP in overall and Asian populations. However, a significant positive association was observed between them in the dominant genetic model (AA+AG versus GG) in the Caucasian population (OR = 1.35, 95% confidence interval [CI]: 1.07–1.71, PH = 0.173). Conclusions: Our finding suggested that TNF-α -308G/A might be involved in development of ITP in the Caucasian population, but not in the Asian population. Among Caucasians the A allele (AA+AG) was associated with ITP. However, larger-scale studies are required to confirm our findings.
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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 | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,053 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».