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Enregistrement W4200371457 · doi:10.1155/2021/4431907

Was Antiphospholipid Syndrome a Risk Factor of Stroke? A Systemic Review and Meta-Analysis of Cohort Studies

2021· review· en· W4200371457 sur OpenAlexaboutno aff
Kai Zhao, Ping Zhou, Ling Xu, Ruili Li, Jincai Yang, Zhang Qiang, Mingfei Yang, Xiaoxing Wei

Notice bibliographique

RevueDisease Markers · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePublication biasMeta-analysisHazard ratioAntiphospholipid syndromeStroke (engine)Internal medicineConfidence intervalCohortFunnel plotCohort studyRisk factorRelative riskThrombosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antiphospholipid syndrome (APS) is characterized by thrombosis. This systemic review and meta-analysis was to verify the hypothesis that APS might increase the risk of stroke. Studies were identified after literature searching of PubMed, Embase, and Cochrane. Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale Cohort Studies (NOQAS-C) was used to assess the quality of studies. The pooled effect with 95% confidence interval (95% CI) was calculated by random-effect model. I -square ( I 2 ) was used to test heterogeneity. Funnel plot was used to evaluate publication bias. A total of 17 cohort studies with overall high quality were included. There was no publication bias. Pooled hazard ratio of stroke occurrence in APS patients was 1.76 (1.39-2.21) with low heterogenicity and stable result from sensitivity analysis. In the analysis of subgroups, pooled risk ratios of stroke occurrence in patients with only positive antibodies of APS diagnosis were 1.75 (0.99-3.09), which for the APS patients with other autoimmune diseases were 14.70 (7.56-28.56). APS might be a risk factor of stroke, especially in patients with other autoimmune diseases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,043
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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