MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283011939 · doi:10.1002/jvc2.36

Associations among bullous pemphigoid and various neurological diseases: A systematic review and meta‐analysis

2022· review· en· W4283011939 sur OpenAlexaboutno aff
Qianqian Chen, Huangshuai Wu, Yansi Lyu, Juan Xiong

Notice bibliographique

RevueJEADV Clinical Practice · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune Bullous Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBullous pemphigoidMeta-analysisOdds ratioConfidence intervalFunnel plotPublication biasInternal medicinePemphigoidDementiaStroke (engine)DermatologyDiseaseImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bullous pemphigoid is a common autoimmune bullous skin disease of the elderly. The objective of this meta‐analysis was to assess the association of bullous pemphigoid with neurological disease. We conducted a systematic search of three databases, screening for articles with relevant search terms from database inception until August 01, 2020. The Newcastle‐Ottawa quality assessment scale was used to evaluate the quality of the retained articles. Random effects models were applied to calculate the pooled odds ratio and confidence intervals. Publication bias was evaluated by funnel plot and Egger's test. A total of 25 studies with 44,726 BP patients were included in this meta‐analysis. Patients with BP were significantly more likely to have any neurological disease [odds ratio (OR): 4.5, 95% confidence interval (CI): 3.2–6.5]. This was true for: stroke (OR: 2.7, 95% CI: 2.2–3.4), Parkinson's disease (OR: 2.7, 95% CI: 2.2–3.2), dementia (OR: 4.1, 95% CI: 3.0–5.7), Alzheimer's disease (OR: 2.3, 95% CI: 1.2–4.4), epilepsy (OR: 2.4, 95% CI: 1.6–3.5), and multiple sclerosis (OR: 3.3, 95% CI: 2.1–5.2), compared to controls. Bullous pemphigoid patients have an increased prevalence of neurological disease. Clinicians should be aware of this increased prevalence, its possible implications, and preventive measures for patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,116
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,116
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,005
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJEADV Clinical PracticeMême sujetAutoimmune Bullous Skin DiseasesTravaux en français237 207