Systemic review and meta‐analysis of the association between interleukin‐10 and Takayasu arteritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this meta-analysis is to investigate the relationship between interleukin (IL)-10 levels and its polymorphism and Takayasu arteritis (TAK). METHODS: Five databases including PubMed, Web of Science, Ovid, Sinomed and China National Knowledge Infrastructure (CNKI) were gone through from inception to March 31, 2022. Studies were screened according to the inclusion and exclusion criteria. Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was applied to assess study quality. Strengths of association were evaluated by odds ratio (OR) and 95% CI. The T v. t (allele contrast), TT v. tt (homozygous contrast), Tt vs tt (heterozygous contrast), TT + Tt vs tt (dominant contrast) and TT vs Tt + tt (recessive contrast) models were adopted. RESULTS: Seven studies were included. No significant relationship between IL-10 and TAK was detected in the included patients (P > 0.05). The levels of IL-10 were lower in the active group than those in the stable group, which was -0.47 (95% CI: -0.93, 0.00) (P = 0.05). No significant relationships between IL-10 and TAK were found under all contrasts for polymorphisms rs1800871, rs1800872 and rs1800896 (P > 0.05). CONCLUSIONS: There was no significant difference in IL-10 levels between TAK patients and control subjects. The levels of IL-10 were lower in TAK patients in the active stage. There was no significant association between IL-10 gene polymorphisms and TAK. Further well-designed studies with larger sample sizes in patients with different stages are needed.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».