Psoriasis and Dry Eye Disease: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psoriasis is a chronic inflammatory skin disease with potential systemic involvement. Some evidence suggests an increased risk of dry eye in patients with psoriasis. However, the relationship between these two conditions remains unclear. The aim of our study is to investigate the association between psoriasis and dry eye disease. METHODS: This meta-analysis was registered in PROSPERO (CRD42020199445) and adhered to MOOSE checklist and PRISMA guidance for all processes. PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane databases were searched for studies examining the association between psoriasis and dry eye disease from inception to December 13, 2020. The primary outcome was the prevalence of dry eye disease in patients with psoriasis relative to controls. The secondary outcomes were the Schirmer I test score, tear film breakup time (TBUT), and ocular surface disease index (OSDI). The risk of bias of the selected studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: The meta-analysis showed a significant association between dry eye disease and psoriasis (OR, 8.49; 95% CI, 3.34-21.58). Moreover, patients with psoriasis had a significantly lower Schirmer I test score (MD, -2.80; 95% CI, -4.07 to -1.52), shorter TBUT (MD, -4.12; 95% CI, -5.22 to -3.02), and higher OSDI (MD, 20.15; 95% CI, 6.24-34.05; p < 0.01), compared to controls. CONCLUSIONS: The current evidence supports an association between dry eye disease and psoriasis. These results suggest ophthalmologic assessment for the early recognition and management of dry eye in patients with psoriasis.
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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».