Association Between Gallstone Disease and Kidney Stone Disease: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Gallstone disease (GSD) and kidney stone disease (KSD) have increased due to lifestyle in recent decades. This systematic review and meta-analysis aimed to investigate the association between these two diseases. Methods: A comprehensive electronic database search was conducted before August 25, 2024. This systematic review and meta-analysis included observational studies. The meta-analysis employed a random-effects model to compute the overall summary estimates of the association between GSD and KSD using risk ratios with 95% confidence intervals (CIs) as the primary measure of the effect size. Heterogeneity was evaluated using chi-square tests, the I² statistic, and forest plots. Publication bias was assessed through Begg’s and Egger’s tests. A P value of less than 0.05 was considered statistically significant, and all analyses were performed using Stata 17 software. Results: The meta-analysis included 9 studies encompassing 982847 participants. The pooled analysis revealed a statistically significant association between GSD and KSD, with a risk of 1.78 (95% CI: 1.572.03, P≤0.001). Begg’s and Egger’s tests demonstrated no significant bias (Begg’s test P=0.835, Egger’s test P=0.812). Variables such as study year, sample size, mean age of participants, mean follow-up, and study quality as determined by the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) were examined, but none could significantly impact heterogeneity (P>0.10). Conclusion: This systematic review and meta-analysis provide evidence of a significant association between GSD and KSD. Therefore, further investigation into the underlying mechanisms and potential risk factors is necessary.
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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 | 0,015 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,003 | 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 ».