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Enregistrement W4282044685 · doi:10.1016/j.ogla.2022.06.003

The Association of Female Reproductive Factors with Glaucoma and Related Traits

2022· review· en· W4282044685 sur OpenAlexaff
Kian Madjedi, Kelsey V. Stuart, Sharon Chua, Paul J. Foster, Nicholas G. Strouthidis, Robert Luben, Alasdair Warwick, Jae H. Kang, Janey L. Wiggs, Louis R. Pasquale, Anthony P. Khawaja

Notice bibliographique

RevueOphthalmology Glaucoma · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlcon Research InstituteMedical Research CouncilAllerganNational Institutes of HealthSantenNational Eye InstituteMoorfields Eye CharityLister Institute of Preventive MedicineWellcome TrustARVO Foundation for Eye ResearchGlaucoma FoundationResearch to Prevent Blindness
Mots-clésMedicineMenarcheOdds ratioGlaucomaHazard ratioRelative riskMenopauseIntraocular pressureGynecologyConfidence intervalInternal medicineOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TOPIC: This systematic review summarizes evidence for associations between female reproductive factors (age at menarche, parity, oral contraceptive [OC] use, age at menopause, and postmenopausal hormone [PMH] use) and intraocular pressure (IOP) or open-angle glaucoma (OAG). CLINICAL RELEVANCE: Understanding the associations between female reproductive factors and glaucoma may shed light on the disease pathogenesis and aid clinical prediction and personalized treatment strategies. Importantly, some factors are modifiable, which may lead to new therapies. METHODS: Two reviewers independently extracted articles in MEDLINE, Embase, Cochrane Database of Systematic Reviews, and Cochrane Central Register of Controlled Trials databases to identify relevant studies. Eligibility criteria included studies with human subjects aged > 18 years; a measured outcome of either IOP or OAG; a cohort, case-control, cross-sectional, or randomized controlled trial design; a reported measure of association, such as the hazard ratio, relative risk, odds ratio, or mean difference, with an associated confidence interval; and a measured exposure of at least 1 of the following variables: age at menarche, parity, OC use, age at menopause, or PMH use. RESULTS: We included a total of 27 studies. Substantial differences in study designs, exposure and treatment levels, treatment durations, and variable reporting precluded a meaningful quantitative synthesis of the identified studies. Overall, relatively consistent associations between PMH use and a lower IOP were identified. Estrogen-only PMH use may be associated with lower OAG risk, which may be modified by race. No significant associations were found with combined estrogen-and-progesterone PMH use. No strong associations between parity or age at menarche and glaucoma were found, but a younger age at menopause was associated with an increased glaucoma risk, and adverse associations were identified with a longer duration of OC use, though no overall association with OC use was found. CONCLUSIONS: The association between PMH use and lower IOP or OAG risk is a potentially clinically relevant and modifiable risk factor and should be investigated further, although this needs to be interpreted in the context of a high risk of bias across included studies. Future research should examine associations with IOP specifically and how the relationship between genetic factors and OAG risks may be influenced by female reproductive factors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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