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 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 | 0,015 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».