Risk Factors of Cytomegalovirus Reactivation in Ulcerative Colitis Patients: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Cytomegalovirus (CMV) infection is associated with exacerbation of disease activity in patients with ulcerative colitis (UC). However, the risk factors for CMV reactivation in this population remain debatable. This meta-analysis was performed to identify the risk factors for CMV reactivation in UC patients. PubMed, Cochrane Library, EMBASE, Web of Science, and China National Knowledge Infrastructure were searched from the inception of these databases to 31 August 2021, with the aim of identifying studies that investigated the risk factors of CMV reactivation in UC patients. A quality assessment of the included studies was performed with the Newcastle-Ottawa Scale. The publication bias was assessed respectively via a funnel plot and Egger’s regression asymmetry test. The robustness and reliability of each outcome were evaluated by sensitivity analysis. Twenty studies were included in the final meta-analysis, comprising a total of 2099 patients with UC. A significantly higher risk of CMV reactivation was observed in patients with severe UC (OR = 1.465, 95% CI: 1.107 to 1.939, p = 0.008), pancolitis (OR = 2.108, 95% CI: 1.586 to 2.800, p = 0.0001), older age of UC onset (MD = 6.212, 95% CI: 2.552 to 9.971, p = 0.001), as well as use of glucocorticoids (OR = 4.175, 95% CI: 3.076 to 5.666, p = 0.001), immunosuppressants (OR = 1.795, 95% CI: 1.289 to 2.501, p = 0.001), and azathioprine (OR = 1.444, 95% CI: 1.012 to 2.061, p = 0.043). However, infliximab treatment was observed not to increase the occurrence of CMV reactivation in patients who suffered from UC. In contrast, 5-aminosalicylic acid (OR = 0.674, 95% CI: 0.492 to 0.924, p = 0.014) was associated with a lower risk of CMV reactivation. Patients with UC should be closely monitored for risk factors of CMV reactivation in order to provide timely diagnosis and antiviral treatment.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».