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Enregistrement W2955278014 · doi:10.1097/md.0000000000015963

Tumor necrosis factor-α-308 polymorphism is not associated with Kawasaki disease

2019· review· en· W2955278014 sur OpenAlexaboutno aff
Ye Yuan, Jinhua Piao, Na Lu

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKawasaki Disease and Coronary Complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisPublication biasOdds ratioCochrane LibraryFunnel plotConfidence intervalInternal medicineStudy heterogeneityRandom effects modelOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Genetic factors in the pathogenesis of Kawasaki disease (KD) have received a lot of attention during the past decade. Some studies have reported that tumor necrosis factor (TNF)-α-308 polymorphism has been associated with KD. However, there have been inconsonant results among different studies. To increase the power for clarifying the influence of TNF on KD, a meta-analysis of case-control studies were performed. METHODS: The following databases were searched to identify related studies: PubMed, Embase, Cochrane Library, CNKI, Wanfang, and VIP databases according to the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses (PRISMA) guidelines. Search terms included "Kawasaki disease" or "KD," "tumor necrosis factor-alpha" or "TNF-α," and "polymorphism" or "mutation." Two reviewers independently extracted data and assessed study quality using Newcastle-Ottawa Scale. Odds ratios (ORs) with corresponding 95% confidence intervals (CI) were used to assess the strength of the association. Accounting for heterogeneity, a fixed or random effects model was respectively adopted. Heterogeneity was checked using the Q test and the I statistic. A cumulative meta-analysis was conducted to estimate the tendency of pooled OR. Funnel plots and Egger tests were performed to test for possible publication bias and sensitivity analyses were done to ensure authenticity of the outcome. RESULTS: Eleven separate studies were suitable for the inclusion criterion. The selected studies contained 2582 participants, including 841 in KD group and 1741controls. The pooled odds ratio of G versus A with the random effect model was 1.09 (95% CI = 0.69-1.70, P = .72) and the genotype effects for GG versus GA+AA was 1.14 (95% CI = 0.68-1.90, P = .62) in the whole population separately. Unfortunately, no significant association was detected between the TNF-α-308 polymorphism and KD risk under allele and genotype model. CONCLUSION: No association between the TNF-α-308 polymorphism and KD was found in our meta-analysis and further studies with larger sample size and more ethnicities are expected to be conducted in the future to validate the results.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,008
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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