Prevalence and bidirectional association between rhinitis and urticaria: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rhinitis, allergic rhinitis in particular, and urticaria are both common atopic problems globally. However, there is controversy regarding the correlation between rhinits and urticaria. Objectives: To examine the accurate association between rhinitis and urticaria. Methods: Three medical databases (PubMed, Embase, and Web of Science) were searched from database inception until January 11, 2022. The prevalence and association between rhinitis and urticaria were estimated by meta-analysis. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses guidelines were followed, and quality assessment was performed using the Newcastle–Ottawa Scale. Pooled odds ratios (OR) with 95% confidence intervals (95% CI) and pooled prevalence were calculated using random-effects models. Results: Urticaria prevalence in patients with rhinitis was 17.6% (95% CI, 13.2%–21.9%). The pooled prevalence of rhinitis was 31.3% (95% CI, 24.2%–38.4%) in patients with urticaria, and rhinitis prevalence in patients with acute urticaria and chronic urticaria was 31.6% (95% CI, 7.4%–55.8%) and 28.7% (95% CI, 20.4%–36.9%), respectively. Rhinitis occurence was significantly associated with urticaria (OR, 2.67; 95% CI, 2.625–2.715). Limitations: Urticaria and rhinitis were diagnosed based on different criteria possibly resulting in a potential misclassification of these two diseases. Conclusion: Rhinitis and urticaria were significantly correlated. Physicians should be cognizant regarding this relationship and address nasal or skin symptoms in patients.
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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) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».