Atopic dermatitis and risk of autoimmune diseases: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atopic dermatitis is the most common chronic inflammatory skin disease and presents a major public health burden worldwide. Recent observational studies revealed the potential association between atopic dermatitis with autoimmune disorders. However, there is no meta-analysis of the prevalence or incidence of autoimmune diseases in atopic dermatitis. Therefore, considering the potential clinical implications of these associations, we aimed to assess the risk of autoimmune diseases in patients with atopic dermatitis using this method. METHODS: PubMed, Embase, and Web of Science were searched from inception to October, 2020. Observational studies which provided estimate effects with 95% CI or raw data were included. The quality of selected studies was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale. Odds ratio and relative risks were pooled using a random effects model and expressed with 95% confidence intervals. RESULTS: Fourteen observational studies were included in this systematic review and meta-analysis. The random-effects meta-analysis of case-control and cross-sectional studies showed a significant association of atopic dermatitis with mutiple autoimmune diseases, including alopecia areata, celiac disease, Crohn's disease, rheumatoid arthritis, systematic lupus erythematosus, ulcerative colitis and vitiligo. Furthermore, pooling of the results of cohort studies showed that patients with atopic dermatitis were more likely to develop these autoimmune diseases. CONCLUSION: Our meta-analysis showed that patients with atopic dermatitis were at higher risk of multiple autoimmune diseases including alopecia areata, celiac disease, Crohn's disease, rheumatoid arthritis, systematic lupus erythematosus, ulcerative colitis and vitiligo. It is important for early detection of the affected group so that timely management can be initiated. Dermatologists and allergists should be aware of the autoimmune diseases in patients with atopic dermatitis and develop interventions if necessary. Also, limited by the present research, we still require more large-scale studies to further establish the association between atopic dermatitis and autoimmune diseases.
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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 | 0,012 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».