Parkinson's disease and risk of brain tumor: a Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To assess the correlation between Parkinson's disease (PD) and brain tumor. Methods Taking Parkinson's disease, tumor, cancer in Chinese, and PD, Parkinson's disease, tumor, cancer, neoplasm in English as the key words, prospective cohort studies and case -control studies on relation between PD and brain tumor were searched by using PubMed, Web of Science, EMBASE/SCOPUS, Cochrane Library, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang Data, and VIP database from January 1965 to July 2016, assisted by manual searching. Quality assessment and Mete-analysis were made by using Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and Stata 12.1 software. Results A total of 11 studies with a total number of 350 632 PD patients were included in the overall analysis after excluding duplicate ones and those which did not meet the inclusion criteria from 1832 articles. Meta-analysis showed that compared with healthy people, PD patients had an increased risk of brain tumor (OR = 1.370, 95%CI: 1.120-1.690; P = 0.003), and the result was consistent after excluding 2 low-quality articles (OR = 1.360, 95% CI: 1.080-1.720; P = 0.008). Further stratified analyses according to disease onset time and regional difference showed that brain tumor occurrence in PD patients was significantly higher than healthy people only after the diagnosis of PD (OR = 1.430, 95% CI: 1.120-1.830; P = 0.004). The geographical subgroup analyses showed a higher risk of brain tumor among PD patients in Europe (OR = 1.420, 95%CI: 1.290-1.560; P = 0.000) and Taiwan area of China in Asia (OR = 2.590, 95% CI: 1.730-3.880; P = 0.000) compared with healthy people. Funnel plot, Begg test (P = 0.583) and Egger test (P = 0.985) showed there was no bias. Conclusions PD patients have a higher risk of brain tumor. DOI: 10.3969/j.issn.1672-6731.2017.01.006
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,060 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| 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 ».