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Enregistrement W4353042449 · doi:10.1136/thorax-2022-219268

Effect of obesity on airway and systemic inflammation in adults with asthma: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4353042449 sur OpenAlexaff
Hayley A. Scott, Shawn HM Ng, Rebecca F. McLoughlin, Sarah R. Valkenborghs, Parameswaran Nair, Alexandra C. Brown, Olivia R. Carroll, Jay C. Horvat, Lisa G. Wood

Notice bibliographique

RevueThorax · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsthmaMeta-analysisObesityInflammationAirwaySystemic inflammationIntensive care medicineImmunologyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Obesity is associated with more severe asthma, however, the mechanisms responsible are poorly understood. Obesity is also associated with low-grade systemic inflammation; it is possible that this inflammation extends to the airways of adults with asthma, contributing to worse asthma outcomes. Accordingly, the aim of this review was to examine whether obesity is associated with increased airway and systemic inflammation and adipokines, in adults with asthma. Methods Medline, Embase, CINAHL, Scopus and Current Contents were searched till 11 August 2021. Studies reporting measures of airway inflammation, systemic inflammation and/or adipokines in obese versus non-obese adults with asthma were assessed. We conducted random effects meta-analyses. We assessed heterogeneity using the I2statistic and publication bias using funnel plots. Results We included 40 studies in the meta-analysis. Sputum neutrophils were 5% higher in obese versus non-obese asthmatics (mean difference (MD)=5.0%, 95% CI: 1.2 to 8.9, n=2297, p=0.01, I2=42%). Blood neutrophil count was also higher in obesity. There was no difference in sputum %eosinophils; however, bronchial submucosal eosinophil count (standardised mean difference (SMD)=0.58, 95% CI=0.25 to 0.91, p<0.001, n=181, I2=0%) and sputum interleukin 5 (IL-5) (SMD=0.46, 95% CI=0.17 to 0.75, p<0.002, n=198, I2=0%) were higher in obesity. Conversely, fractional exhaled nitric oxide was 4.5 ppb lower in obesity (MD=−4.5 ppb, 95% CI=−7.1 ppb to −1.8 ppb, p<0.001, n=2601, I2=40%). Blood C reactive protein, IL-6 and leptin were also higher in obesity. Conclusions Obese asthmatics have a different pattern of inflammation to non-obese asthmatics. Mechanistic studies examining the pattern of inflammation in obese asthmatics are warranted. Studies should also investigate the clinical relevance of this altered inflammatory response. PROSPERO registeration number CRD42021254525.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,038
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,308 · 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'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

Citations59
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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