Association Between Cigarette Smoking and Systemic Lupus Erythematosus: An Updated Multivariate Bayesian Metaanalysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The association between cigarette smoking and the risk of systemic lupus erythematosus (SLE) remains a matter for debate. Additionally, the effect of the change of smokers' demographics on the risk of development of SLE over time has not been formally addressed. We aimed to examine the association between cigarette smoking and the risk of SLE by performing an updated metaanalysis. METHODS: A literature search using keywords including "lupus," "smoking," "cigarette," "environmental," "autoimmune," and "connective tissue disease" was performed in computerized databases to identify studies addressing the relationship between cigarette smoking and SLE occurrence. A Bayesian metaanalysis was conducted by computing the log-OR between current and never smokers, and between former and never smokers. The average log-OR (subsequently converted to OR) and their corresponding 95% credible intervals (CrI) were calculated. The effect of publication time, sex, and age of patients with SLE on the effect sizes was examined by multivariate metaregression. RESULTS: Data aggregation of 12 eligible studies comprising 3234 individuals who developed SLE and 288,336 control subjects revealed a significant association between SLE occurrence and current smoking status (OR 1.54, 95% CrI 1.06-2.25), while only a non-significant trend was demonstrated between SLE occurrence and former smoking status (OR 1.39, 95% CrI 0.95-2.08). Publication time, sex, and the mean age of patients with SLE did not explain the heterogeneity of the effect sizes. CONCLUSION: Current smoking status is associated with risk of SLE. Sex and age of patients with SLE had no significant effect on the risk of SLE over time.
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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 | 0,042 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».