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Enregistrement W4392560541 · doi:10.1136/bmjopen-2023-074659

Prevalence of metabolic syndrome in patients with inflammatory bowel disease: a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4392560541 sur OpenAlexaboutno aff
Zhaofeng Shen, Mengyuan Zhang, Yijing Liu, Changchang Ge, Yi Lü, Hong Shen, Lei Zhu

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaGovernment of Jiangsu Province
Mots-clésMedicineInternal medicineMeta-analysisInflammatory bowel diseaseObservational studyCochrane LibraryMEDLINESystematic reviewEpidemiologyChecklistDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Patients with inflammatory bowel disease (IBD) may experience comorbidities involving metabolic syndrome (MetS). However, this association remains controversial. Our objective was to estimate the prevalence of MetS in patients with IBD and assess whether MetS is more strongly associated with ulcerative colitis (UC) or Crohn’s disease (CD). Design Systematic review and meta-analysis. Data sources PubMed, Cochrane Library, Web of Science, EMBASE and MEDLINE were searched from their inception to July 2022. Eligibility criteria Observational studies reporting data regarding the rate of comorbid MetS among patients with IBD and published in English. Data extraction and synthesis The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses and the Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology reporting guidelines were followed. Pooled prevalence, ORs and 95% CIs were calculated using random-effects models. The Newcastle-Ottawa Scale and the Agency for Healthcare Research and Quality checklist were used. Heterogeneity, sensitivity and stratified analyses were performed using R (V.4.2.1). Results 11 eligible studies involving 2501 patients were included. Of these studies, four reported MetS prevalence separately by IBD phenotype, and only one contained a non-IBD comparison group. Overall, the methodological quality of the included studies was moderate. The pooled prevalence of MetS in IBD was 19.4% (95% CI 15.1% to 23.8%), with a moderate heterogeneity (I 2 =51.8%, Cochrane Q statistic=12.4, p=0.053). Stratified analyses demonstrated that the aggregate estimate of comorbid MetS was significantly higher in UC than in CD (38.2% vs 13.6%, χ 2 =4.88, p=0.03). We found a positive association between MetS and UC compared with CD (OR=2.11, 95% CI 1.19 to 3.74, p=0.01). Additionally, four studies identified that higher age was a risk factor associated with the development of MetS. Conclusions MetS is not rare in IBD, especially in UC. However, longitudinal studies are needed to further clarify the relationship between IBD and MetS. PROSPERO registration number CRD42022346340.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,043
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,312 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations33
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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