Association between systemic rheumatic diseases and dementia risk: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims Epidemiological studies have been conducted on the relationship between systemic rheumatic diseases (SRDs) and dementia. Therefore, we focused on determining the extent of alliances bounded by SRDs, along with the risk of dementia. Materials and methods Two independent reviewers assessed all studies retrieved from the PubMed, EMBASE, Scopus, and Web of Science databases between January 1, 2000 and November 30, 2021. Only observational studies that estimated the possibility of dementia in participants with SRD were considered. The random-effects model was applied to forecast pooled risk ratios (RRs) and 95% confidence intervals (CI). Heterogeneity among the studies was evaluated using the Q and I2 statistics. The quality of the included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Funnel plots were used to calculate the risk of bias. Results Seventeen observational studies with 17,717,473 participants were recruited. Our findings showed that among the participants with SRDs, those with osteoarthritis, systemic lupus erythematosus, and Sjogren’s syndrome were highly related to an elevated risk of dementia (pooled RR: 1.31; 95% CI: 1.15–1.49, p<0.001; pooled RR: 1.43; 95% CI: 1.19–1.73, p<0.001; and pooled RR: 1.26; 95% CI: 1.14–1.39, p<0.001, respectively). However, participants with rheumatoid arthritis (RA) were not associated with an increased risk of dementia (pooled RR: 0.98; 95% CI: 0.90–1.07, p<0.001). Conclusion This systematic review and meta-analysis demonstrated an increased dementia risk among SRDs participants, except for RA.
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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 | 0,019 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,059 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| 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 ».