The association between microscopic colitis and celiac disease: a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Multiple studies suggested that celiac disease (CD) may be associated with microscopic colitis (MC); however, most were limited by a small sample size or the main scope of interest. We aimed to analyze previously published literature on this association to determine its extent and significance. Methods: A systematic review was conducted in PubMed, Embase, PubMed Central, Cochrane, and ScienceDirect databases from inception through January 2022. The PRISMA guideline was followed for data extraction. Effect estimates were extracted and combined using random effect, the generic inverse variance method of DerSimonian and Laird and pooled odds ratio (OR), and event rates (ER) were calculated. The Newcastle-Ottawa scale was used to evaluate the risk of bias. Forest plots were generated and publication bias assessed via conventional techniques. Results: Twenty-six studies with a total of 22,802 patients with MC were included in this analysis. CD was significantly associated with MC (odds ratio [OR] 8.276, 95% confidence interval [CI] 5.888-11.632; P<0.001). The ER for MC in CD patients was 6.2% (95%CI 4.1-9.2%; P<0.001), while the ER for CD in MC patients was 6.1% (95%CI 3.9-9.5%; P<0.001). CD was prevalent in both types of MC: 5.2% (95%CI 2.2-12.1%; P<0.001) in collagenous colitis and 6.3% (95%CI 3.4-11.5%; P<0.001) in lymphocytic colitis. We found no publication bias, according to funnel plots and Egger's regression asymmetry testing. Conclusions: Our meta-analysis confirms a statistically significant association between CD and MC, with a high prevalence of CD in both types of MC. Gastroenterologists should be wary of this association when evaluating patients with either disease, particularly patients with a suboptimal response to first-line therapy.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle