Association Between Chronic Rhinosinusitis and Reflux Diseases in Adults: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Over the last few decades, reflux diseases, such as laryngopharyngeal reflux (LPR) and gastroesophageal reflux disease (GERD), have been identified as significant contributors to inflammatory upper aerodigestive tract diseases. Establishing a direct relationship between reflux disease and chronic rhinosinusitis (CRS) is challenging due to the high prevalence of both diseases and their potential for independent coexistence. Objective The purpose of this study is to review the existing literature and evaluate the evidence of an association between reflux diseases and CRS. Methods A comprehensive electronic search was conducted across multiple databases to identify all studies that investigated the relationship between LPR, GERD, and CRS from January 1, 1950, to June 16, 2022. Only studies with English manuscripts involving adult populations were included, while case series, case reports, and in vitro studies were excluded. The risk of bias was evaluated using The Newcastle-Ottawa Scale for case-control studies and the NIH quality assessment tool for observational cohort and cross-sectional studies. Results The search strategy yielded a total of 427 articles, out of which 25 studies examined the correlation between reflux diseases and CRS. The meta-analysis indicated a significant association between the presence of GERD and CRS compared to control groups ( P < .001; CI 3.56 [2.25, 5.65]), as well as significantly higher pH values and pepsin detection in CRS patients when compared to healthy individuals ( P = .003). Furthermore, all studies that evaluated proton pump inhibitor (PPI) therapy in CRS patients reported positive outcomes, with 93% of CRS patients showing improvement on PPIs. Conclusion The existing literature provides suggestive evidence of an association between reflux diseases and CRS, with regards to both prevalence and treatment. Nonetheless, further studies are required to confirm 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».