Risk Factors for Herpes Zoster Infection: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The burden of herpes zoster (HZ) is significant worldwide, with millions affected and the incidence rising. Current literature has identified some risk factors for this disease; however, there is yet to be a comprehensive study that pools all evidence to provide estimates of risk. Therefore, the purpose of this study is to identify various risk factors, excluding immunosuppressive medication, that may predispose an individual to developing HZ. Methods The literature search was conducted in MEDLINE, EMBASE, and Cochrane Central, yielding case control, cohort, and cross-sectional studies that were pooled from January 1966 to September 2017. Search terms included the following: zoster OR herpe* OR postherpe* OR shingle* AND risk OR immunosupp* OR stress OR trauma OR gender OR ethnicity OR race OR age OR diabetes OR asthma OR chronic obstructive pulmonary disease OR diabetes. Risk ratios (RRs) for key risk factors were calculated via natural logarithms and pooled using random-effects modeling. Results From a total of 4417 identified studies, 88 were included in analysis (N = 3, 768 691 HZ cases). Immunosuppression through human immunodeficiency virus/acquired immune deficiency syndrome (RR = 3.22; 95% confidence interval [CI], 2.40–4.33) or malignancy (RR = 2.17; 95% CI, 1.86–2.53) significantly increased the risk of HZ compared with controls. Family history was also associated with a greater risk (RR = 2.48; 95% CI, 1.70–3.60), followed by physical trauma (RR = 2.01; 95% CI, 1.39–2.91) and older age (RR = 1.65; 95% CI, 1.37–1.97). A slightly smaller risk was seen those with psychological stress, females, and comorbidities such as diabetes, rheumatoid arthritis, cardiovascular diseases, renal disease, systemic lupus erythematosus, and inflammatory bowel disease compared with controls (RR range, 2.08–1.23). We found that black race had lower rates of HZ development (RR = 0.69; 95% CI, 0.56–0.85). Conclusions This study demonstrated a number of risk factors for development of HZ infection. However, many of these characteristics are known well in advance by the patient and clinician and may be used to guide discussions with patients for prevention by vaccination.
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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 | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,055 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».