The risk of systemic lupus erythematosus associated with Epstein–Barr virus infection: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Previous systematic reviews have found a higher sero-prevalence of EBV antibodies in SLE patients compared with controls. Because many studies have been published, there is a need to apply more precise systematic review methods. We examined the association between EBV and SLE patients by conducting a systematic review and meta-analysis of case-control studies that examined the prevalence of EBV antibodies and the DNA-positive rate. We searched the MEDLINE and EMBASE databases from 1966 to 2018 with no language restrictions. The Mantel-Haenszel odds ratios (OR) for EBV antibody sero-positivity were calculated, and meta-analyses were conducted. Quality assessment was performed using a modified version of the Newcastle-Ottawa scale, and 33 studies were included. Most studies found a higher sero-prevalence of VCA IgG and EA IgG in SLE patients compared with controls. Meta-analysis demonstrated a significantly higher OR for sero-positivity to VCA IgG and EA IgG for SLE cases (2.06 [95% confidence interval (CI) 1.30-3.26, p = 0.002] and 7.70, [95% CI 4.64-12.76, p < 0.001], respectively). The overall OR for the DNA-positive rate for SLE patients compared with controls was 3.86 (95% CI 1.52-9.83, p = 0.005). Other antibodies, i.e., VCA IgA/IgM, EBNA IgA, and EA IgA/IgM, also demonstrated a significant difference between SLE patients and controls. These findings support previous systematic reviews; however, publication bias cannot be excluded. The methodological conduct of studies could be improved, particularly when selecting controls and analyses of laboratory conduct.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».