Association between hyperuricemia, gout, urate lowering therapy, and osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Osteoarthritis (OA), a chronic and degenerative joint disease characterized by articular cartilage degeneration, sclerosis of subchondral bone, and osteophyte formation, is deemed a leading cause of activity limitation and disability among the elderly people. Serum uric acid (UA) is a terminal metabolite of purine compound, while hyperuricemia (HU) and UA crystals are recognized causes of gout. Several studies have investigated the correlations between HU, gout and OA, but the findings are inconclusive. We are also concerned whether the urate lowering therapy (ULT) can become a potential treatment for OA and intend to undertake this meta-analysis to clarify the related hypotheses. METHODS: Systematic literature search will be conducted on PubMed, Embase, and Web of Science to identify relevant studies up to February 2020 using appropriate search strategies. All citations and abstracts retrieved from literature search will be assessed by two reviewers independently. The Newcastle-Ottawa Scale or the Cochrane risk of bias assessment tool will be used as appropriate to assess the quality and the risk of bias of the included studies. The heterogeneity and the publication bias of the studies will be investigated accordingly. RESULTS: We propose to undertake this meta-analysis as a feasible approach to clarify the associations between HU, gout or ULT, and OA. DISCUSSIONS: This meta-analysis will help to strengthen our knowledge of the pathogenesis of OA and promote the development of preventive or treatment strategies. REGISTRATION: PROSPERO registration number CRD42020168769.
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 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».