MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393112618 · doi:10.1177/03946320241240705

Impact of IL-10 gene promoter polymorphisms on treatment response in HCV patients: A systematic review, a meta-analysis, and a meta-regression

2024· article· en· W4393112618 sur OpenAlexaboutno aff
Tarak Dhaouadi, Aouatef Riahi, T. Ben Abdallah, Yousr Gorgi, Imen Sfar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Immunopathology and Pharmacology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisInternal medicineSingle-nucleotide polymorphismMedicineGenotypeHaplotypeSubgroup analysisOncologyHepatitis C virusImmunologyGastroenterologyGeneBiologyGeneticsVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of interleukin-10 (IL-10) gene promoter polymorphisms (SNPs) on treatment response in HCV patients was dissimilarly estimated. Hence, the aim of this meta-analysis was to robustly assess the effect of IL-10 SNPs on treatment response in HCV patients. An electronic literature search was carried out through PubMed, EMBASE, Web of science, and Scopus databases. Studies assessing the association between IL-10 polymorphisms and treatment response in HCV patients were included. Studies were excluded if genotype frequencies are not consistent with the Hardy–Weinberg Equilibrium (HWE) or in case of including patients with hepatitis B virus coinfection. Risk of bias in included studies was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. Meta-analyses were performed for the influence of IL-10 gene promoter SNPs (rs1800896 (-1082 A/G), rs1800871 (-819 C/T), and rs1800872 (-592 C/T)) and haplotypes on treatment response in HCV patients. Subgroup analyses, meta-regressions, publication bias assessment, and sensitivity analyses were also conducted. Overall, 32 studies with a total of 5943 HCV cases and 2697 controls were included in the present study. The -1082*G allele was significantly associated with increased risk of non-response (NR) to treatment, OR [95% CI] = 1.29 [1.1–1.51], p = .002. Besides, the rs1800872 -592*C allele was significantly associated with increased NR risk, OR [95% CI] = 1.22 [1.02–1.46], p = .03. Subgroup analysis showed that this association remained significant only in patients treated with PEG-IFN alone, p = .01. The -1082*G/-819*C/-592*C (GCC) haplotype was significantly associated with increased NR risk, OR [95% CI] = 1.62 [1.13–2.23], p = .009. Our results suggest that the IL-10 rs1800896 was associated with NR risk especially in North-African and Asian populations. Moreover, the IL-10 gene promoter -1082*G/-819*C/-592*C (GCC) haplotype which has been associated with higher production of IL-10, was significantly associated with increased NR risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,376 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Immunopathology and PharmacologyMême sujetHepatitis C virus researchTravaux en français237 207