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Enregistrement W4404781385 · doi:10.1111/cea.14604

Association of Abnormal Body Weight and Allergic Rhinitis—A Systematic Review and Meta‐Analysis

2024· review· en· W4404781385 sur OpenAlexaboutno aff
Brian Sheng Yep Yeo, Elaine Guan, K J Ng, Xuandao Liu, Chu Qin Phua, Kaijun Tay, Lu Hui Png, Shuhui Xu, Neville Wei Yang Teo, Tze Choong Charn

Notice bibliographique

RevueClinical & Experimental Allergy · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOverweightMeta-analysisBody mass indexOdds ratioCochrane LibraryObservational studyConfoundingSystematic reviewInternal medicineSubgroup analysisMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Objective Allergic rhinitis (AR) is a prevalent inflammatory condition of the nasal mucosa, with significant burden worldwide. While studies have demonstrated a relationship between body mass index (BMI) and other atopic diseases, its association with AR is uncertain. This study aims to clarify the association between non‐normal BMI and AR. Design According to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta‐Analyses (PRISMA) recommendations, independent authors screened studies for eligibility, extracted data and assessed bias of included studies using the Newcastle–Ottawa scale and the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations (GRADE) framework. A random‐effects meta‐analysis was used to pool maximally covariate‐adjusted estimates. Additional subgroup and bias analyses were performed. Data Sources PubMed, Embase, Cochrane Library, SCOPUS and CINAHL were searched from inception to 14 January, 2024. Eligibility Criteria Observational studies investigating the association between non‐normal BMI and AR in both children and adults. Results We included 32 articles comprising 2,008,835 participants. The risk of bias was low ( N = 20) or moderate ( N = 12) and GRADE certainty of evidence was very low to low. Pooled cross‐sectional analyses indicated that obese children (OR = 0.99, 95% CI = 0.96–1.03, I 2 = 0%), obese adults (OR = 1.11, 95% CI = 0.92–1.33, I 2 = 73%), overweight children (OR = 1.02, 95% CI = 0.98–1.06, I 2 = 35%), and overweight adults (OR = 1.13, 95% CI = 0.90–1.40, I 2 = 0%) showed similar odds of AR compared to controls. Additionally, longitudinal analyses did not identify any evidence for an association between overweight (OR = 1.03, 95% CI = 0.85–1.24, I 2 = 29%) or underweight (OR = 1.09, 95% CI = 0.77–1.54, I 2 = 72%) children and AR risk. These results remained largely robust across various subgroups and sensitivity assessments. Conclusion Abnormal BMI may not be associated with AR. This study adds to the expanding literature on the association between non‐normal BMI and atopic diseases. Further prospective studies are needed to explore the longitudinal relationship between BMI and AR and the effect of weight loss interventions on AR, given the limits of existing literature. Trial Registration PROSPERO CRD42024503589

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,649
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,004
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,353 · 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.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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