Prognostic factors for mortality in bullous pemphigoid: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically evaluate the prognostic factors for mortality in bullous pemphigoid. METHODS: PubMed, Embase, Cochrane Library, China National Knowledge Infrastructure, China Biology Medicine disc and Wanfang Database were searched to collect literature on the prognostic factors for mortality in bullous pemphigoid. The quality of studies was assessed by Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. Two researchers extracted relevant data and scored study quality independently. The hazard ratio (HR) was calculated using the random effects model. Study heterogeneity was assessed using both Cochran's Q test and I2 statistics. The causes of heterogeneity were assessed by subgroup analysis and/ or sensitivity analysis when heterogeneity was significant. When ten or more studies were included as outcome indicators, publication bias was evaluated by funnel plot and Egger's test. RESULTS: Out of a total of 1,546 articles retrieved, 15 studies involving 2,435 patients were included. The meta-analysis showed that the mortality of patients with bullous pemphigoid increased with positive bullous pemphigoid 180 antibody (HR = 1.85, 95%CI: 1.25~2.75, P = 0.002); concomitant dementia (HR = 2.26, 95%CI: 1.43~3.59, P<0.001); stroke (HR = 2.09, 95% CI: 1.23-3.55, P = 0.007); heart disease (HR = 1.96, 95% CI: 1.41-2.73, P<0.001) and diabetes mellitus (HR = 2.39, 95% CI: 1.55-3.69, P<0.001). Sex, positive indirect immunofluorescence and hypertension were not associated with prognosis. CONCLUSION: Positive bullous pemphigoid 180 antibody, dementia, stroke, heart disease and diabetes mellitus were the prognostic factors for mortality in bullous pemphigoid.
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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 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| 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 | 0,003 | 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 ».