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Enregistrement W4394373294 · doi:10.6084/m9.figshare.21332596

Association of TLR2 and TLR9 gene polymorphisms with atopic dermatitis: a systematic review and meta-analysis with trial sequential analysis

2022· review· en· W4394373294 sur OpenAlexaboutno aff
Boyang Zhou, Surong Liang, Shuai Shang, Linfeng Li

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtopic dermatitisMeta-analysisDermatologyAssociation (psychology)MedicineGeneticsBiologyPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atopic dermatitis (AD) is a chronic, inflammatory skin disease. The mechanism was complex. Genetic mutations of Toll-like receptor (TLR) may be associated with AD, yet still unclear. We aim to provide specific evidence of the association of TLR2, TLR9 gene polymorphisms with AD. Publications were selected according to the criteria. Newcastle-Ottawa Scale was applied to evaluate the quality. The value of ORs and 95%CIs were applied to measure the associations. According to the heterogeneity, the effects model of fixed or random was selected in data combination. For TLR2 gene rs5743708 polymorphism, under allele and recessive contrasts, the pooled data showed a significant correlation, which was A vs a, OR = 0.51 (95%CI: 0.30, 0.86); AA vs Aa + aa, OR = 0.54 (95%CI: 0.33, 0.88). For TLR2 gene rs4696480 polymorphism, under allele, homozygous, heterozygous, and dominant contrasts, the pooled data showed a significant correlation, which was A vs a, OR = 0.79 (95%CI: 0.64, 0.97), AA vs aa, OR = 0.65 (95%CI: 0.43, 0.97), Aa vs aa, OR = 0.68 (95%CI: 0.48, 0.97), AA + Aa vs aa, OR = 0.67 (95%CI: 0.49, 0.93). There are significant associations of TLR2 gene rs5743708, rs4696480 polymorphisms with atopic dermatitis, while no associations are found in TLR9 gene rs5743836, rs187084 polymorphisms.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,031
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations0
Publié2022
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