Prevalence of antiphospholipid antibodies in Behçet's disease: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Behçet's disease (BD) is a multifactorial systemic inflammatory disease of unknown aetiology characterised by several clinical manifestations including vascular involvements (i.e., both arterial and venous thrombosis). Antiphospholipid antibodies (aPLs)-including anticardiolipin (aCL), anti-β2-glycoprotein I (β2-GPI) antibodies and lupus anticoagulant (LA) are detected in systemic autoimmune diseases which contribute to thrombosis. The aim of this systematic review and meta-analysis was to evaluate the prevalence of aPLs in patients with BD as compared to controls. A protocol was registered in PROSPERO (Registration No. CRD42018088125) and a systematic literature search was conducted through PubMed, Web of Science, Embase, Scopus and ScienceDirect databases. Odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated using random-effects model. Quality assessment was carried out by using the modified 9-star Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Publication bias was evaluated via visualisation of contour- enhanced and trim and fill funnel plots along with Begg's and Egger's tests. We included ten case-control studies (a total of 999 participants from 380 BD patients and 619 controls) based on the inclusion criteria. The prevalence of aCL (OR: 12.10, 95% CI: 5.15-28.41, p<0.00001) and anti-β2-GPI antibodies (OR: 23.57, 95% CI: 1.31-423.63, p = 0.03) were statistically significant, however, the prevalence of LA was not significant (OR: 13.77, 95% CI: 0.65-293.59, p = 0.09). The results remained statistically significant from different sensitivity analyses which represented the robustness of this meta-analysis. According to the NOS, 50.0% of the studies were considered as of high methodological quality (low risk of bias). No significant publication bias was detected from contour-enhanced and trim and fill funnel plots or Begg's and Egger's tests. This meta-analysis established that there is a significantly high prevalence of aPLs (i.e., aCL and anti-β2-GPI antibodies) in patients with BD when compared to controls.
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 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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,032 |
| 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 ».