MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4296635715 · doi:10.1177/09612033221127569

The effect of air pollution on systemic lupus erythematosus: A systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4296635715 sur OpenAlexaboutno aff
Arash Akhavan Rezayat, Niloufar Jafari, Sayyedeh Helya Mir Nourbakhsh, Faezeh Sadat Hasheminezhad Hoseini, Niloofar Hooshmand, Mohammad Ghasemi Nour, Farhad Handjani, Reza Tabrizi

Notice bibliographique

RevueLupus · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisInternal medicineRelative riskConfoundingChecklistConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Systemic lupus erythematosus (SLE) is an autoimmune disease resulting from impaired inflammatory responses. Given the role of air pollution on increasing inflammatory mediators, thus, we aimed to systematically review and meta-analyze evidence regarding an association between short-term exposure to air pollution and SLE onset, activity, and hospitalization. Methods Electronic databases including Web of Science, PubMed, Scopus, and Embase were searched for all published articles until July 5, 2021. Newcastle Ottawa Scale (NOS) checklist was used to assess the quality of individual studies. Relevant demographic data and the intended results of the selected studies were extracted, and their adjusted risk ratios (RRs) were pooled using random and fixed effect analysis based on the heterogeneity index. Findings Twelve studies were entered in our systematic review, and finally, six publications were enrolled in meta-analysis. Overall, Meta-analysis showed no significant association between an increase of PM 2.5 on the third day and SLEDAI score with pooled adjusted RR of 1.212 (95% CI, 0,853–1.721), p-value = 0.284. However, there was a positive relationship between 6 days increase of Particulate matter (PM) 2.5 and the systemic lupus erythematosus disease activity Index (SLEDAI) score (pooled adjusted RR 1.112; 95% CI, 1.005–1.231), p-value = 0.040. There was no significant association between carbon monoxide (CO), nitrogen dioxide (NO 2 ), PM 2.5 , and PM 10 increase in the air and hospitalization of SLE patients with pooled RR of 1.021 (95% CI, 0,986–1.1.057), p-value = 0.249, 1.034 (95% CI, 0.996–1.068); p-value = 0.079, 1.042 (95% CI, 0.994–1.092); p-value = 0.084 and 1.004 (95% CI, 0.996–1.013); p-value = 0.323, respectively. Also, analysis showed a significant relation between ozone (O 3 ) increase and hospitalization with a pooled RR of 1.076 (95% CI, 1.009–1.147); p-value = 0.025. Finally, analysis of SO 2 increase and risk of hospitalization demonstrated no significant relationship with the pooled RR of 1.011; (95% CI, 0.962–1.062), p-value = 0.0.671. Conclusion Our findings prove that PM 2.5 was associated with increased SLE risk. We also showed that only O 3 was associated with increased hospital admissions of SLE 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,279 · 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.

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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLupusMême sujetAir Quality and Health ImpactsTravaux en français237 207