Diabetes mellitus and latent tuberculosis infection: an updated meta-analysis and systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have demonstrated an association between diabetes mellitus (DM) and latent tuberculosis infection (LTBI). This study was conducted to update the current understanding of the association between DM and LTBI. By conducting a systematic review and meta-analysis using adjusted odds ratios (aOR) or risk ratios (aRR), we aimed to further explore the association between DM and LTBI and provide essential reference for future research. METHODS: We conducted comprehensive searches in Embase, Cochrane Library, and PubMed without imposing any start date or language restrictions, up to July 19, 2022. Our study selection encompassed observational research that compared from LTBI positive rates in both DM and non-DM groups and reported aRR or aOR results. The quality of the included studies was assessed utilizing the Newcastle-Ottawa Scale. Pooled effect estimates were calculated using random-effects models, along with their associated 95% confidence intervals (CI). RESULTS: We included 22 studies involving 68,256 subjects. Three cohort studies were eligible, with a pooled aRR of 1.26 (95% CI: 0.71-2.23). Nineteen cross-sectional studies were eligible, with a pooled aOR of 1.21 (95% CI: 1.14-1.29). The crude RR (cRR) pooled estimate for three cohort studies was 1.62 (95% CI: 1.03-2.57). Among the cross-sectional studies we included, sixteen studies provided crude ORs, and the crude OR (cOR) pooled estimate was 1.64 (95% CI: 1.36-1.97). In the diagnosis of diabetes, the pooled aOR of the HbA1c group was higher than that of self-reported group (pooled aOR: 1.56, 95% CI: 1.24-1.96 vs. 1.17, 95% CI: 1.06-1.28). CONCLUSION: Our systematic review and meta-analysis suggest a positive association between DM and LTBI. Individuals with DM may have a higher risk of LTBI compared to those without DM. These findings provide important insights for future research and public health interventions in managing LTBI in diabetic populations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».