Prevalence of Helicobacter pylori in type 2 diabetic patients: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To systematically assess the prevalence of Helicobacter pylori in patients with type 2 diabetes mellitus. Methods Medline (PubMed) and EMBASE data-bases were searched from January 1990 to May 2015. Studies that provided data on Helicobacter pylori infection rate in both type 2 diabetes and control groups were selected. The quality of these studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale by two researchers, respectively. Meta-analysis was performed using the random effects model. Odd ratios (OR) and 95% Confidence Interval (CI) were calculated by STATA 12.0. Results Thirteen studies were included, OR of Helicobacter pylori infection rate was 1.70 (95% CI: 1.30-2.22, P=0.013) in patients with type 2 diabetes compared with control group. In subgroup analysis, the prevalence of Helicobacter pylori was higher in patients in Asia compared with control group(OR = 1.81, 95% CI: 1.25-2.61, P=0.025). The prevalence of Helicobacter pylori was higher in diabetic patients in gastric mucosal biopsy group compared with control group(OR=1.65, 95% CI: 1.10-2.46, P=0.002). Conclusion Patients with type 2 diabetes mellitus may have a higher risk of Helicobacter pylori infection. Key words: Type 2 diabetes mellitus; Helicobacter pylori; Prevalence; Meta-analysis
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».