Abnormal Serum Copper and Zinc Levels in Patients with Psoriasis: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Copper and zinc are important trace elements involved in the development of psoriasis. However, reports regarding changes in serum copper and zinc levels in patients with psoriasis have been inconsistent. Aims: This meta-analysis was designed to analyze changes in serum copper and zinc levels between patients with psoriasis and a healthy population. Materials and Methods: English and Chinese literature from international and national electronic databases from 1988 to May 2016 was analyzed. Studies that performed a comparative analysis of serum copper and zinc levels between patients with psoriasis and healthy controls were included in the meta-analysis. The random-effects model was used to calculate the overall combined estimates of serum copper and zinc levels between patients with psoriasis and healthy individuals. Results: Fifteen references were included in this study, including 1324 patients with psoriasis and 1324 healthy controls. Compared with healthy controls, serum copper levels were significantly increased (Z = 4.02, P < 0.0001; standardized mean difference [SMD], 1.23; 95% confidence interval [CI], 0.63 to 1.82), and serum zinc levels were significantly decreased (Z = 2.95, P < 0.0001; SMD, −1.35; 95% CI, −2.25 to − 0.45) in patients with psoriasis. Conclusions: In conclusion, increased serum copper and decreased serum zinc levels were generally observed in patients with psoriasis. Treatments to normalize the serum copper and zinc levels may improve the outcome of psoriasis patients.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».