Epicardial Adipose Tissue and Psoriasis: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: As a novel biomarker for cardiovascular diseases, epicardial adipose tissue (EAT) has been linked to psoriasis. We conducted an updated systematic review, building upon a previous report on the relationship between EAT and psoriasis. Methods: We searched Medline, Embase, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials. The methodological quality of each study was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. The pooled mean difference (MD) or standardized mean difference (SMD) and the corresponding confidence interval (CIs) were calculated. Results: We included 10 studies with 1287 participants. Five of the included studies were of high methodological quality, while the other five were of moderate quality. The pooled data indicated that psoriasis patients had significantly increased EAT compared to individuals in the control group (SMD 1.53, 95% CI 0.61 to 2.45, 9 studies, 1195 participants). The subgroup analysis showed that psoriasis patients had significantly increased EAT thickness compared with the controls (SMD 2.45, 95% CI 0.73 to 4.17, 5 studies, 657 participants). Similarly, EAT area in single-slice CT images was significantly higher in the psoriasis group than in the control group (SMD 0.45, 95% CI 0.14 to 0.76, 2 studies, 195 participants). The EAT volume based on CT images appeared to be higher in the psoriasis group than in the control group, but the difference was not statistically significant (SMD 0.32, 95% CI −0.06 to 0.70, 2 studies, 343 participants). Conclusions: EAT, especially echocardiographic EAT thickness and CT-determined EAT area, was significantly associated with psoriasis, but CT-determined EAT volume was not.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».