Smoking and Idiopathic Pulmonary Fibrosis: A Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In this study, we aimed to systematically explore the relationship between smoking and idiopathic pulmonary fibrosis (IPF). AIMS AND METHODS: The PubMed, Web of Science, and Embase databases were searched to systematically identify eligible studies. The Newcastle‒Ottawa Quality Assessment Scale (NOS) was used to evaluate the quality of the selected studies. The pooled odds ratio (OR) and survival hazard ratio (HR) were calculated with a random effects model using Stata 16.0 software. RESULTS: Thirty studies were enrolled. All of the included studies were considered to have intermediate or high quality. Nine studies were suitable for meta-analysis of ORs, and 21 studies were suitable for meta-analysis of survival HR. The pooled analysis revealed a significant difference in the risk of IPF between the smoking group and the never-smoking group (OR 1.71, 95% CI: 1.27 to 2.30, p < .001), indicating that smoking is a risk factor for IPF. When analyzing pooled survival HRs, never smoking was compared to former smoking or current smoking. Former smoking was shown to be a poor prognostic factor for IPF (HR 1.43, 95% CI: 1.18 to 1.74, p < .001), but current smoking was not a significant factor. CONCLUSIONS: Our results indicated that smoking is a risk factor for IPF patients. IMPLICATIONS: In this study, we mainly concluded that smoking is a risk factor for IPF and that former smoking is a poor prognostic factor for IPF. To the best of our knowledge, this is the first meta-analysis report focusing on the association between smoking per se and IPF. Through our current study, we hope to further raise awareness of the relationship between smoking and IPF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».