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Enregistrement W3147003347 · doi:10.1159/000514582

Association between Hidradenitis Suppurativa and Inflammatory Arthritis: A Systematic Review and Meta-Analysis

2021· review· en· W3147003347 sur OpenAlexaff
Nouf Almuhanna, Alexandra Finstad, Raed Alhusayen

Notice bibliographique

RevueDermatology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHidradenitis Suppurativa and Treatments
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHidradenitis suppurativaRheumatoid arthritisAnkylosing spondylitisInternal medicineOdds ratioInflammatory arthritisArthritisMeta-analysisConfidence intervalSpondylitisGastroenterologyDermatologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Several studies report a high prevalence of inflammatory arthritis among hidradenitis suppurativa (HS) patients. OBJECTIVES: To study the association between HS and inflammatory arthritis. METHODS: The systematic review and meta-analysis were performed according to the PRISMA guidelines to identify the association between HS and inflammatory arthritis, spondyloarthritis, ankylosing spondylitis (AS), and rheumatoid arthritis (RA). RESULTS: Seven studies were entered in the analysis, with 200,361 HS patients and 385,599 controls. Pooled analysis illustrated a significantly increased risk of inflammatory arthritis in HS patients compared to controls (odds ratio [OR] 3.44; 95% confidence interval [CI] 1.92-6.17). There was also a statistically significant association between HS and spondyloarthritis (OR 2.10; 95% CI 1.40-3.15), and between HS and AS (OR 1.89; 95% CI 1.14-3.12). Moreover, pooled analysis showed a statistically significant association between HS and RA (OR 1.96; 95% CI 1.28-2.98). CONCLUSIONS: Our findings show that HS patients have a 3-fold increased risk of developing inflammatory arthritis. HS patients are specifically at a higher risk for spondyloarthritis, its subtype AS, and RA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations53
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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