Interleukin-1 genetic polymorphisms in knee osteoarthritis: What do we know? A meta-analysis and systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Interleukin-1 is the main proinflammatory cytokine in osteoarthritis (OA). Several single-nucleotide polymorphisms (SNPs) within the IL-1 gene cluster (IL-1β, IL-1R1, and IL-1RN) have been determined, but their associations with knee OA remain poorly understood. The present study aimed to identify the associations between IL-1 SNPs and knee osteoarthritis. METHODS: This meta-analysis and systematic review included all comparative studies published in the MEDLINE/PubMed, Embase, Google Scholar, and Cochrane Library databases. We performed a systematic search to identify relevant studies on the evaluation of the correlation between the IL-1 gene and knee OA published up to February 2020 that met the eligibility criteria. Nine studies on a total of 2256 knees with OA and 3527 healthy knees met the eligibility criteria. Results associated with IL-1A, IL-1B, IL-1R1, and IL-1RN SNPs were extracted and compared between knees with OA and healthy knees. Methodological quality was assessed using the Newcastle-Ottawa scale (NOS). All studies with fair or good quality were included. RESULTS: The meta-analysis showed that the risk of knee OA is decreased by the IL-1RN*1 and IL-1RN*1/*1 genotypes and increased by the IL-1RN*2 and I-L1RN*1/*2 genotypes. The systematic review revealed only two studies associating the IL-1RN allele, none associating the IL-1B polymorphism, and only one study associating IL-1A and IL-1R1 polymorphisms with knee OA. CONCLUSIONS: Several IL-1RN alleles and genotypes play a role in knee OA but other genetic variations in the IL-1 region were still conflicting in its association with knee OA.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».