The association between diabetes mellitus and incident infections: a systematic review and meta-analysis of observational studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective To quantify the association between diabetes and the risk of incident infections by conducting a systematic review and meta-analysis. Research design and methods Two reviewers independently screened articles identified from PubMed, EMBASE, Cochrane Library, IPA, and Web of Science databases. Cohort studies (CS) or case–control studies (CCS) evaluating the incidence of infections in adults with diabetes were included. Infections were classified as: skin and soft tissue, respiratory, blood, genitourinary, head and neck, gastrointestinal, bone, viral, and non-specified infections. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. Summary crude and adjusted OR with 95% CIs were calculated using random effects models, stratified by study design. Heterogeneity was measured using the I 2 statistic and explored using subgroup analyses. Results A total of 345 (243 CS and 102 CCS) studies were included. Combining adjusted results from all CS, diabetes was associated with an increased incidence of skin (OR 1.94, 95% CI 1.78 to 2.12), respiratory (OR 1.35, 95% CI 1.28 to 1.43), blood (OR 1.72, 95% CI 1.48 to 2.00), genitourinary (OR 1.61, 95% CI 1.42 to 1.82), head and neck (OR 1.17, 95% CI 1.13 to 1.22), gastrointestinal (OR 1.48, 95% CI 1.40 to 1.57), viral (OR 1.29, 95% CI 1.13 to 1.46), and non-specified (OR 1.84, 95% CI 1.66 to 2.04) infections. A stronger association was observed among CCS: skin (OR 2.64, 95% CI 2.20 to 3.17), respiratory (OR 1.62, 95% CI 1.37 to 1.92), blood (OR 2.40, 95% CI 1.68 to 3.42), genitourinary (OR 2.59, 95% CI 1.60 to 4.17), gastrointestinal (OR 3.61, 95% CI 2.94 to 4.43), and non-specified (OR 3.53, 95% CI 2.62 to 4.75). Conclusion Diabetes is associated with an increased risk of multiple types of infections. A high degree of heterogeneity was observed; however, subgroup analysis decreased the amount of heterogeneity within most groups. Results were generally consistent across types of infections.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle