Association of Abnormal Body Weight and Allergic Rhinitis—A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
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, I2 = 0%), obese adults (OR = 1.11, 95% CI = 0.92–1.33, I2 = 73%), overweight children (OR = 1.02, 95% CI = 0.98–1.06, I2 = 35%), and overweight adults (OR = 1.13, 95% CI = 0.90–1.40, I2 = 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, I2 = 29%) or underweight (OR = 1.09, 95% CI = 0.77–1.54, I2 = 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
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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 | 0,014 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».