Diabetes Mellitus and Keratoconus: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Although previous studies have assessed the relationship between diabetes and keratoconus, the findings were controversial and warranted further clarifications. The objective of this study was to investigate the association between diabetes and keratoconus by conducting a systematic review and meta-analysis. METHODS: A comprehensive literature search was performed to identify eligible studies reporting the association of diabetes with keratoconus from their inception to April 2021 through PubMed, Embase, and Web of Science. The quality of included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. Combined odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals were calculated using a random-effects model. RESULTS: In all, 8 case-control studies and 3 cohort studies reporting the association between diabetes and keratoconus were included in the meta-analysis. Diabetes was not associated with keratoconus in the overall analysis (combined OR = 0.85, 95% confidence interval: 0.66-1.10). The associations were found to be nonsignificant in subgroup analysis when stratified by study quality, design, source, types, and population. No publication bias was detected from either the Egger test (P = 0.46) or Begg test (P = 0.16). Sensitivity analysis revealed that differences between groups were not statistically significant. CONCLUSIONS: This meta-analysis indicates that current literature does not support a significant association between diabetes and keratoconus. Further studies with more definite control for confounders and well-designed cohorts or interventions are warranted.
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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 | 0,014 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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 ».