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Enregistrement W4401452385 · doi:10.1371/journal.pone.0306175

The relationships between obesity and epilepsy: A systematic review with meta-analysis

2024· review· en· W4401452385 sur OpenAlexaboutno aff
Yu-xuan Li, Guo Wang, Ruo-xia Chen, Xue-rui Lv, Yun Li

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacological Effects and Toxicity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisEpilepsyObesityMedicineMEDLINEBioinformaticsBiologyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: There is ongoing debate regarding the association between epilepsy and obesity. Thus, the aim of this study was to examine the correlation between epilepsy and obesity. METHOD: This study adhered to the PRISMA guidelines for systematic reviews and meta-analyses. On The Prospero website, this study has been successfully registered (CRD42023439530), searching electronic databases from the Cochr-ane Library, PubMed, Web of Sciences and Embase until February 10, 2024.The search keywords included "Epilepsy", "Obesity", "Case-Control Studies", "cohort studies", "Randomized Controlled Trial" and "Cross-Sectional Studies". The medical subject headings(MeSH) of PubMed was utilized to search for relevant subject words and free words, and a comprehensive search strategy was developed. Two reviewers conducted article screening, data extraction and bias risk assessment in strict accordance with the predefined criteria for including and excluding studies. The predefined inclusion criteria were as follows: 1) Inclusion of case-control, cohort, randomized controlled trial, and cross-sectional studies; 2) Segregation of subjects into epileptic patients and healthy controls; 3)Obesity as the outcome measure; 4) Availability of comprehensive data; 5) Publication in English. The exclusion criteria were as follows: 1) Exclusion of animal experiments, reviews, and other types of studies; 2) Absence of a healthy control group; 3) Incomplete data; 4) Unextractable or unconvertible data; 5) Low quality, indicated by an Agency for Healthcare Research and Quality(AHRQ) score of 5 or lower,or a Newcastle-Ottawa Scale (NOS) score less than 3. The subjects included in the study included adults and children, and the diagnostic criteria for obesity were used at different ages. In this study, obesity was defined as having a body mass index(BMI) of 25 kg/m2 or higher in adults and being above the 85th percentile of BMI for age in children. We used obesity as an outcome measure for meta-analysis using RevMan, version 5.3. RESULTS: A meta-analysis was conducted on a total of 17 clinical studies, which involved 5329 patients with epilepsy and 480837 healthy controls. These studies were selected from a pool of 1497 articles obtained from four electronic databases mentioned earlier. Duplicate studies were removed based on the search strategies employed. No significant heterogeneity was observed in the outcome measure of obesity in epileptic patients compared with healthy controls(p = 0.01,I2 = 49%). Therefore, a fixed effects model was utilized in this study. The findings revealed a significant difference in obesity prevalence between patients with epilepsy and healthy controls(OR = 1.28, 95%CI: 1.20-1.38, p<0.01). CONCLUSION: The results of this meta-analysis indicate that epilepsy patients are more prone to obesity than healthy people, so we need to pay attention to the problem of post-epilepsy obesity clinically. Currently, there is a scarcity of largescale prospective studies. Additional clinical investigations are warranted to delve deeper into whether obesity is a comorbidity of epilepsy and whether obesity can potentially trigger epilepsy.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,436
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,046 · 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.

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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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