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Enregistrement W3094254796 · doi:10.14309/01.ajg.0000703980.41427.e8

S0483 Cytokine Gene Polymorphisms in Irritable Bowel Syndrome vs Inflammatory Bowel Disease: A Network Meta-Analysis

2020· article· en· W3094254796 sur OpenAlexaboutno aff
Aaron Shanker, Alejandro Robles, Abhizith Deoker, Irene Sarosiek, Nasser Ebrahimi Daryani, Ali Rezaie, Nima Rezaei, Max J. Schmulson, Marc J. Zuckerman, Mohammad Bashashati

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicroscopic Colitis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrritable bowel syndromeMedicineInflammatory bowel diseaseOdds ratioInternal medicineMeta-analysisGastroenterologyDiseaseCase-control studyCytokineUlcerative colitisGenotypeImmunologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Cytokines are imbalanced in irritable bowel syndrome (IBS) and polymorphisms of cytokine-encoding genes may alter the risk of developing IBS. Whether IBS and inflammatory bowel disease (IBD), including ulcerative colitis (UC) and Crohn’s disease (CD), are separate entities or are on a spectrum with overlap is a question which has not been sufficiently explored. This study aimed to understand whether cytokine gene polymorphisms which are observed in IBS are also associated with IBD. METHODS: We designed a network meta-analysis to compare the distribution of three cytokine gene polymorphisms that have been more frequently studied in IBS and IBD: IL-10 (-1082GA), IL6 (-174GC), and TNF-α (-308GA). PubMed and Embase were searched for studies on the distribution of these polymorphisms in IBS and IBD vs. control. NetMetaXL (CADTH, Ottawa, Canada) was used for conducting this Bayesian network meta-analysis. Vague prior <0.5 suggested lower heterogeneity where fixed effects model was used. Odds ratio (OR) with 95% credible intervals [95% Cr.I.]. was used for the comparisons. RESULTS: Ten studies on IBS vs. controls, one on IBS vs. IBD vs. controls, and thirty-nine comparing IBD vs. controls, were included. The high producer IL-10 (-1082GG) genotype was less frequent in IBS vs. the three other groups: Controls 0.66 [0.50–0.88], UC 0.66 [0.47–0.91], and CD 0.72 [0.52–0.98]; while the intermediate producer IL-10 (-1082GA) was more frequently observed in IBS vs. Controls and UC. When comparing the low producer IL-10 (-1082AA) genotype in IBS with either IBD groups or Controls, no significant difference was observed, while CD had a lower frequency of IL-10 (-1082AA) vs. Controls. The high producer TNF-α (-308AA) was similarly distributed in IBS vs. other groups and was less frequent in Controls vs. UC: 0.68 [0.46–0.99]. TNF-α (-308 GG and GA) was similar among the study groups. IL6 (-174GC) was less frequent in IBS vs. CD: 0.73 [0.55–0.98]; and in UC vs. CD: 0.69 [0.53–0.89]. The high producer IL6 (-174GG) was less frequent in CD vs. UC: 0.73 [0.56–0.95]; while no difference was observed in IBS vs. other groups. CONCLUSION: IL-10 (-1082GA) has a more prominent role than TNF-α (-308GA) and IL6 (-174GC) in the pathogenesis of IBS and may distinguish IBS from IBD. There is a shift toward high producer pro-inflammatory TNF-α (-308AA) and IL6 (-174GG) in UC, distinguishing it from the other groups.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,046
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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