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Enregistrement W4403719648 · doi:10.14309/01.ajg.0001030508.77500.b3

S285 Smoking and Alcohol Consumption as Risk Factors for Colonic Diverticulosis and its Complications: A Meta-Analysis

2024· article· en· W4403719648 sur OpenAlexaboutno aff
Sawai Singh Rathore, Tirath Patel, Meghana Kakarla, Hairya Ajaykumar Lakhani, Bijay Mukesh Jeswani, Ujwala Reddy Borra, Hafiza Amna Qadeer

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiverticular Disease and Complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiverticulosisAlcohol consumptionAlcoholMeta-analysisRisk factorGastroenterologyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Colonic diverticulosis is a prevalent condition marked by small pouches (diverticula) in the colon wall, particularly those over 50. Many studies have investigated various risk factors, but the relationship between smoking, alcohol consumption, and colonic diverticulosis remains to be determined. This meta-analysis analyses the association between these lifestyle factors and the risk of colonic diverticulosis and its complications. Methods: A comprehensive literature search was conducted using PubMed, Embase, and Google Scholar to identify relevant studies. Inclusion criteria were based on predefined eligibility standards, focusing on observational studies reporting smoking, alcohol consumption, and colonic diverticulosis. Using random effect models, Mantel-Haenszel odds ratios and associated 95% confidence intervals were produced to report the overall effect size. Statistical significance was set at P < 0.05. Egger's regression test and Begg-Mazumdar's rank test were used to assess publication bias. The quality of the included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Results: Sixty-two studies encompassing 32,54,5610 patients were included in the final analysis, where the mean age was 57.29 years, and 44.53% were female. Smoking increased the risk of colonic diverticulosis (OR 1.36, 95% CI: 1.24–1.48), diverticulitis (OR 1.59, 95% CI: 1.01 to 2.51), and diverticular bleeding (OR 1.51, 95% CI: 1.13–2.02). Ex-smokers also showed a higher risk of diverticulosis compared to non-smokers (OR 1.31, 95% CI: 1.08–1.59). Alcohol consumption was associated with an increased risk of colonic diverticulosis (OR 1.41, 95% CI: 1.09–1.82). However, no association was found between alcohol consumption and diverticular bleeding (OR 1.15, 95% CI: 0.77 to 1.71) or diverticulitis (OR 1.36, 95% CI: 0.98 to 1.88). No publication bias was evident in the analysis. Conclusion: Our findings suggest an association between smoking, alcohol consumption, and increased risk of colonic diverticulosis. Smoking is associated with an increased risk of colonic diverticulosis and diverticular bleeding. The relationship between alcohol consumption and diverticular disease requires further investigation. Future research should explore the mechanisms by which these factors influence the development of colonic diverticulosis to understand and inform public health recommendations (Figure 1).Figure 1.: Forest plots depicting the association of smoking and alcohol consumption, respectively, with colonic diverticulosis. A) pooled odds ratios demonstrate an elevated risk linked to current and former smoking, while B) indicates an increased risk associated with alcohol consumption.

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)0,012
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,070
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,275 · 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
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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