A meta‐analysis study on the association between smoking and male pattern hair loss
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smoking-which often refers to recreational consumption of the nicotine-containing tobacco-is deemed a risk factor for both the development of and worsening of androgenetic alopecia (AGA). However, there is no published meta-analysis study on the effect of smoking on AGA; so, we quantitatively synthesized the evidence base pertaining to the recreational activity and this form of hair loss in men. METHODS: We systematically searched PubMed and Scopus to identify published studies with suitable data, and pairwise meta-analyses were conducted. RESULTS: Our search identified eight studies-and the data thereof were used across four meta-analyses. We found that ever smokers are significantly (p < 0.05) more likely, than never smokers, to develop AGA (pooled odds ratio (OR) = 1.82, 95% confidence interval (CI): 1.55-2.14). Our results showed that the odds of developing AGA are significantly (p < 0.05) higher in men who smoke at least 10 cigarettes per day, than in their counterparts who smoke up to 10 cigarettes per day (pooled OR = 1.96, 95% CI: 1.17-3.29). For men with AGA, the odds of disease progression are significantly (p < 0.05) higher among ever smokers than in never smokers (pooled OR = 1.27, 95% CI: 1.01-1.60). We found no significant (p ≥ 0.05) association between smoking intensity and disease progression. CONCLUSIONS: Findings from the current study-which is the first meta-analysis to our knowledge reviewing the association between AGA and the extent of smoking, can guide further research and update clinical practice guidelines.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».