Traumatic Brain Injury and Risk of Intracranial Meningioma : A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Meningiomas are the most common primary intracranial tumors, but the role of traumatic brain injury (TBI) as a risk factor remains unclear. This study aimed to systematically review and quantitatively synthesize the available observational evidence on the association between TBI and subsequent meningioma risk. We conducted a systematic review and meta-analysis of observational studies following PRISMA guidelines. PubMed, Scopus, Web of Science, and Cochrane databases were searched through December 5, 2025. Studies comparing meningioma incidence in individuals with and without a history of TBI were included. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Pooled odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated using a random-effects models. Heterogeneity and sensitivity analyses were performed. In results, ten observational studies (seven case-control and three cohort studies) were included in the systematic review, with eight contributing to the quantitative synthesis. The pooled analysis demonstrated a statistically significant association between TBI and meningioma (OR = 1.96; 95% CI [1.31 to 2.95]; p = 0.0012) with moderate heterogeneity (I² = 65.6%). Sensitivity analyses confirmed the robustness of the findings, although funnel plot asymmetry suggested potential publication bias. We concluded that although a statistical association between prior TBI and meningioma diagnosis was observed, the current evidence does not support a clear causal relationship. The pooled effect appears to be driven mainly by retrospective case-control studies, which are particularly vulnerable to recall and detection bias, whereas cohort studies provide less consistent support for a direct etiological link. Further large-scale prospective studies with long-term follow-up are needed to clarify this relationship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».