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Enregistrement W2805670339 · doi:10.1016/j.autrev.2018.01.025

Antiphospholipid antibodies in epilepsy: A systematic review and meta-analysis

2018· review· en· W2805670339 sur OpenAlexaboutno aff
Md Asiful Islam, Fahmida Alam, Cinzia Cavestro, Călcîi Cornelia, Teguh Haryo Sasongko, Roger A. Levy, Siew Hua Gan

Notice bibliographique

RevueAutoimmunity Reviews · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Sains Malaysia
Mots-clésEpilepsyMedicineMeta-analysisPublication biasOdds ratioAutoantibodyInternal medicineSubgroup analysisFunnel plotConfidence intervalAntibodyImmunologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Autoimmunity is believed to play an important causative role in the pathogenesis of epilepsy. There are evidences for the presence of autoantibodies in patients with epilepsy. To date, many studies have assessed the presence of antiphospholipid antibodies (aPLs) in epilepsy patients, though the relationship has been inconclusive. AIMS: The aim of this systematic review and meta-analysis was to evaluate the presence of aPLs in epileptic patients as compared to healthy controls. METHODS: Five electronic databases (PubMed, Web of Science, Embase, Scopus and Google Scholar) were searched systematically. Study-specific odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated using random-effects model. Quality assessment was carried out by using the modified 9-star Newcastle-Ottawa Scale (NOS). L'Abbé plots were generated to visually inspect heterogeneity while publication bias was evaluated via visualization of contour- enhanced funnel plots, and Begg's and Egger's tests. RESULTS: Based on the inclusion criteria, 14 studies were selected involving 1248 epilepsy patients and 800 healthy controls. The majority of epilepsy was categorised as generalised or partial and none had comorbidity with autoimmune diseases. Significant presence of both anticardiolipin (aCL) antibodies (OR: 5.16, 95% CI: 3.21-8.28, p < 0.00001) and anti-β2- glycoprotein I (anti-β2-GPI) antibodies (OR: 2.95, 95% CI: 1.07-8.11, p = 0.04) exhibited comorbid association with epilepsy patients as compared to healthy controls. Subgroup analyses revealed that presence of aCL antibodies was more specifically observed in paediatrics (OR: 4.57, 95% CI: 2.57-8.15, p < 0.00001) than adults (OR: 4.24, 95% CI: 1.80-10.01, p = 0.001). The odds of aCL antibody presence was higher in partial epilepsy patients (OR: 7.88, 95% CI: 3.23-19.24, p < 0.00001) than that of generalised (OR: 3.76, 95% CI: 2.15-6.59, p < 0.00001) and in Asian epileptic patients (OR: 9.56, 95% CI: 2.69-33.95, p = 0.0005) than Europeans (OR: 4.35, 95% CI: 2.74-6.92, p < 0.00001). The presence of anti-β2-GPI antibodies was significant in paediatric (OR: 6.44, 95% CI: 1.39-29.89, p = 0.02) and African population with epilepsies (OR: 10.59, 95% CI: 1.22-92.25, p = 0.03). NOS of the majority of the studies (11/14) indicated a high methodological quality. No substantial heterogeneity was observed either from the quantitative analysis or from the L'Abbé plots while no significant publication bias was detected from funnel plots; Begg's and Egger's tests. CONCLUSION: Since none of the epilepsy subjects exhibited any comorbid autoimmune disorders, significant presence of aCL and anti-β2-GPI antibodies indicate towards their contribution in immune-mediated general pathogenesis of epilepsy.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,030
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,201
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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