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Enregistrement W2770077471 · doi:10.1371/journal.pone.0187967

Association between diabetes mellitus and active tuberculosis: A systematic review and meta-analysis

2017· review· en· W2770077471 sur OpenAlexaboutno aff
Rami H. Al‐Rifai, Fiona Pearson, Julia Critchley, Laith J. Abu‐Raddad

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWeill Cornell Medicine - QatarQatar National Research FundWeill Cornell Medical CollegeFonds National de la Recherche LuxembourgQatar Foundation
Mots-clésMedicineMeta-analysisConfidence intervalTuberculosisPopulationDiabetes mellitusPublication biasInternal medicineIncidence (geometry)DemographyMEDLINERelative riskEnvironmental healthPathologyEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The burgeoning epidemic of diabetes mellitus (DM) is one of the major global health challenges. We systematically reviewed the published literature to provide a summary estimate of the association between DM and active tuberculosis (TB). We searched Medline and EMBASE databases for studies reporting adjusted estimates on the TB-DM association published before December 22, 2015, with no restrictions on region and language. In the meta-analysis, adjusted estimates were pooled using a DerSimonian-Laird random-effects model, according to study design. Risk of bias assessment and sensitivity analyses were conducted. 44 eligible studies were included, which consisted of 58,468,404 subjects from 16 countries. Compared with non-DM patients, DM patients had 3.59-fold (95% confidence interval (CI) 2.25-5.73), 1.55-fold (95% CI 1.39-1.72), and 2.09-fold (95% CI 1.71-2.55) increased risk of active TB in four prospective, 16 retrospective, and 17 case-control studies, respectively. Country income level (3.16-fold in low/middle-vs. 1.73-fold in high-income countries), background TB incidence (2.05-fold in countries with >50 vs. 1.89-fold in countries with ≤50 TB cases per 100,000 person-year), and geographical region (2.44-fold in Asia vs. 1.71-fold in Europe and 1.73-fold in USA/Canada) affected appreciably the estimated association, but potential risk of bias, type of population (general versus clinical), and potential for duplicate data, did not. Microbiological ascertainment for TB (3.03-fold) and/or blood testing for DM (3.10-fold), as well as uncontrolled DM (3.30-fold), resulted in stronger estimated association. DM is associated with a two- to four-fold increased risk of active TB. The association was stronger when ascertainment was based on biological testing rather than medical records or self-report. The burgeoning DM epidemic could impact upon the achievements of the WHO "End TB Strategy" for reducing TB incidence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,037
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,297
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,108 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations326
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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