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Enregistrement W4386216032 · doi:10.1186/s13223-023-00826-y

Clinical manifestation for immunoglobulin A deficiency: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4386216032 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmad Vosughimotlagh, Seyed Erfan Rasouli, Hosein Rafiemanesh, Molood Safarirad, Niusha Sharifinejad, Atossa Madanipour, Maria Marluce dos Santos Vilela, Edyta Heropolitańska–Pliszka, Gholamreza Azizi

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunodeficiency and Autoimmune Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImmunologyAutoimmunityMeta-analysisDiseaseRheumatoid arthritisMalignancyAsthmaSelective IgA deficiencyAllergyAntibodyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Immunoglobulin A deficiency (IgAD) is a common disease with an unknown genetic defect, characterized by the decreased or absent IgA with other isotypes normal, normal subclasses, and specific antibodies. Patients with this disorder represent a spectrum of clinical manifestations including infections, autoimmune disorders, malignancy, and allergic diseases. The current study aimed to evaluate their prevalence and categorized them. METHODS: We searched PubMed, Web of Science, and Scopus databases to find eligible studies from the earliest available date to January 2022 with standard keywords. Pooled estimates of clinical manifestations prevalence and the corresponding 95% confidence intervals were calculated using random-effects models. RESULTS: The most prevalent clinical manifestations belonged to infection (64.8%) followed by allergic diseases (26.16%) and autoimmunity (22.0%), respectively. In selective IgA deficiency patients as the largest group of IgAD in current study, celiac disease (6.57%), Inflammatory bowel disease (4.01%), and rheumatoid arthritis (3.80%) were the most prevalent autoimmunity. Meanwhile, the most frequent infection was respiratory tract infection, fungal infection, and gastrointestinal infection at 50.74%, 18.48%, and 15.79%, respectively. In addition, the pooled prevalence of asthma, allergic rhinitis, and allergic conjunctivitis were 19.06%, 15.46%, and 11.68%, respectively which were reported as the most widespread allergic diseases. CONCLUSIONS: Our results showed that apart from undiagnosed IgAD patients, IgAD patients represent a wide range of clinical manifestations. Infection, allergy, and autoimmunity are the most common clinical manifestations. The concurrent presence of IgA and IgG subtypes deficiency could be associated with increased susceptibility to infection. Considering the probability of developing new clinical complications during follow-up, periodic assessments of IgAD patients should be inspected.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,008
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,296 · 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.

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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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