Relationship between the rs333 Polymorphism in the CC Chemokine Receptor Type Five (CCR5) Gene and Immunological Disorders: Data from a Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Inflammatory Bowel Disease (IBD), periodontitis and Systemic Lupus Erythematous (SLE) are multifactorial diseases, one of the factors in the course of these diseases is the rs333 polymorphism in the CC chemokine receptor type five (CCR5) gene. However, the results remain contradictory. Therefore, we aimed to perform a meta-analysis evaluating the relation between this polymorphism and the aforementioned conditions. Material and Methods: A search in the literature was performed in diverse scientific and medical databases for studies published before June 22, 2020. The data were extracted from the studies and the statistical evaluation was performed by the calculations of statistical heterogeneity (I²), Odds Ratio (OR) with 95% of Confidence Intervals (CI) and publication bias. The values of P<0.05 were considered as significant for all calculations. Results: 19 articles with 21 case/control studies in 4,304 case patients and 3,492 controls were included. The meta-analysis showed a non-significant association among the rs333 polymorphism and IBD (OR = 1.05, 95% CI: 0.91-1.20, P = 0.51), periodontitis (OR = 0.86, 95% CI: 0.64-1.17, P = 0.34) or SLE (OR = 1.00, 95% CI: 0.56-1.80, P = 1.00) under the allelic model or for any other performed calculation. There were no obvious publication bias in the analyses. Conclusion: In conclusion, this current meta-analysis evidenced the non-significant relation among the rs333 polymorphism and the risk of IBD, periodontitis or SLE. Further studies are required to validate our data.
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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 | 0,015 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».