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Enregistrement W4380423217 · doi:10.1111/1756-185x.14729

A systematic review and meta‐analysis of environmental factors associated with juvenile idiopathic arthritis

2023· review· en· W4380423217 sur OpenAlexaboutno aff
Wenjia Zhao, Caifeng Li, Jianghong Deng

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Rheumatic Diseases · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisJuvenileArthritisInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Juvenile idiopathic arthritis (JIA) is the most common pediatric rheumatic disease, thought to be influenced by both genetics and the environment. Identifying environmental factors associated with disease risk will improve knowledge of disease mechanisms and ultimately benefit patients. This review aimed to collate and synthesize the current evidence of environmental factors associated with JIA. METHODS: MEDLINE (Ovid), EMBASE (Ovid), Cumulative Index of Nursing and Related Health Literature (EBSCOhost), science network (WOS, Clarivate Analytics), Chinese National Knowledge Infrastructure, and Chinese Biological Medical Database were systematically searched. Study quality was rated using the Newcastle-Ottawa Scale. Pooled estimates for each environmental factor were generated using a random-effects, inverse-variance method, where possible. The remaining environmental factors were synthesized in narrative form. RESULTS: This review includes environmental factors from 23 studies (6 cohorts and 17 case-control studies). Cesarean section delivery was associated with increased JIA risk (pooled relative risk [RR] 1.103, 95% CI 1.033-1.177). Conversely, maternal smoking of more than 20 cigarettes/day (pooled RR 0.650, 95% CI 0.431-0.981) and gestational smoking (pooled RR0.634, 95% CI 0.452-0.890) were associated with decreased JIA risk. CONCLUSION: This review identifies several environmental factors associated with JIA and demonstrates the huge breadth of environmental research. We also highlight the challenges of combining data collected over this period due to limited study comparability, evolution in healthcare and social practices, and changing environment, which warrant consideration when planning future studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,286 · 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'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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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