Cholesterol and glaucoma: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Intraocular pressure is the main risk factor for glaucoma; however, additional risk factors may also matter. This systematic review and meta-analysis were conducted to summarize the evidence regarding the association of cholesterol parameters (total cholesterol, low-density lipoprotein (LDL) and high-density lipoprotein (HDL) levels) and glaucoma. METHODS: Four electronic databases were searched for all publications containing 'glaucoma' and one of various forms of 'cholesterol' or 'lipoprotein'. Two independent reviewers screened abstracts and potentially full texts of identified articles for eligibility. Risk of bias was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale. A random-effects meta-analysis was used to investigate the differences in total cholesterol, LDL and HDL levels between patients with and without glaucoma. RESULTS: Overall, 29 observational studies were included in the systematic review and 26 reported quantitative information to investigate differences in cholesterol parameters between patients with glaucoma (N = 7196) and patients without glaucoma (N = 350 441). Patients with glaucoma had significantly higher total cholesterol levels than patients without glaucoma (Mean Difference (MD) 7.9 mg/dl, 95% CI 3.3 to 12.5, p = 0.001) and lower mean HDL levels (MD -2.0 mg/dl, 95% CI: -3.1 to -0.9, p = 0.001). Patients with glaucoma had higher mean LDL levels than patients without glaucoma, albeit not statistically significant (MD 6.1 mg/dl, 95% CI: -4.3 to 16.4, p = 0.251). CONCLUSION: This systematic review and meta-analysis of observational studies found an association of glaucoma and high total cholesterol and low HDL levels, respectively. Although this supports the hypothesis that lipid levels pose an additional risk for glaucoma development, heterogeneity was substantial and causality cannot be presumed from identified observational studies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».