Influence of Polymorphisms in the <b><i>Interleukin-18</i></b> Gene on Allergic Rhinitis: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Reported associations of interleukin-18 (IL-18) single-nucleotide polymorphisms (SNPs) with allergic rhinitis (AR) have been inconsistent, prompting a meta-analysis to obtain more precise estimates. METHODS: We synthesized data from 8 articles and examined 3 IL-18 SNPs. Two SNPs (rs360721 and rs187238), in linkage disequilibrium, were combined and termed RS1. The rs1946518 SNP was analyzed separately (termed RS2). The recessive, dominant, and codominant (multiplicative) genetic models were used to estimate ORs and 95% CIs. Subgroup analysis was ethnicity-based. Sources of heterogeneity were investigated with outlier treatment. Sensitivity analysis was used to assess robustness of the associative effects. Multiple comparisons were Holm-Bonferroni corrected. RESULTS: All significant (pa < 0.05) outcomes indicating increased risks were found in the dominant/codominant models in RS1 and RS2. Five aspects of differences marked the significant African (RS1) and overall (RS2) outcomes: (i) magnitude of effect (ORs): greater (3.01-5.15) versus less (1.20-1.47); (ii) precision of -effects (95% CIs): less (1.07-21.52) versus more (1.01-1.89); (iii) outlier treated: no versus yes; (iv) sensitivity outcomes: nonrobust versus robust (dominant model only); and (v) greater evidential strength for RS2 (pa = 0.002) compared to RS1 (pa = 0.02) rendered RS2 our core finding. These levels of statistical significance for RS1/RS2 enabled both to survive the Holm-Bonferroni correction. CONCLUSIONS: The core outcome indicating a 1.5-fold increased risk could render the IL-18 polymorphisms useful in the clinical genetics of AR. Future studies that could focus on other IL-18 SNPs may find deeper associations with AR than what we found here.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».