Association of multiple sclerosis with vitiligo: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Polyautoimmunity implicates that some autoimmune diseases share common etiopathogenesis. Some studies have reported an association between multiple sclerosis (MS) and vitiligo; meanwhile, other studies have failed to confirm this association. We performed a systemic review and meta-analysis to examine the association of MS with vitiligo. We searched the MEDLINE and Embase databases on March 8, 2020 for relevant case-control, cross-sectional, and cohort studies. The Newcastle-Ottawa Scale was used to evaluate the risk of bias of the included studies. Where applicable, we performed a meta-analysis to calculate the pooled odds ratio (OR) for case-control/cross-sectional studies and risk ratio for cohort studies with 95% confidence interval (CI). Our search identified 285 citations after removing duplicates. Six case-control studies with 12,930 study subjects met our inclusion criteria. Our meta-analysis found no significant association of MS with prevalent vitiligo (pooled OR 1.33; 95% CI 0.80‒2.22). Analysis of the pooled data failed to display any increase of prevalent vitiligo in MS patients compared with controls. Ethnic and genetic factors may play an important role for sporadically observed associations between MS and vitiligo. Future studies of this association should therefore consider stratification by ethnic or genetic factors.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».