Serum Cytokines in Erythema Nodosum Leprosum Versus Non-Reactional Leprosy: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background. Erythema nodosum leprosum is an immune-mediated complication of leprosy whose underlying mechanism has not yet been fully elucidated, making management difficult.Objectives. To determine the serum cytokine profile of ENL compared to non-reactional leprosy states.
 Methods. An open literature search was performed using MEDLINE, Cochrane Library, TRIP and HERDIN electronic databases using the keywords ("cytokines" or “inflammatory mediators”) and (“erythema nodosum leprosum” or “ENL”) and (“leprosy” or “lepra”). Studies were selected by two independent review authors. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale and statistical analysis was performed using RevMan 5.3 software.
 Results. Eight cross-sectional studies with 197 participants were included. Meta-analysis showed that both serum IL-17 and serum IFN-γ were significantly decreased (Z 2.39, p = 0.02 and Z 2.74, p = 0.01, respectively) in ENL compared to non-reactional states. However, for IL-1β, IL-6, IL-10, IL-22, TNF-α and TGF-β, no significant differences were found between the two groups.
 Conlusion. ENL appears to be an exacerbation of the Th2 cytokine response seen in the lepromatous pole of leprosy. However, despite pooling of data, sample sizes remain small resulting in significant heterogeneity. Future studies involving large sample sizes and investigating a wider range of cytokines are encouraged.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».