Retracted: Assessing the Causal Association Between COVID-19 and Graves Disease: Mendelian Randomization Study
Dossier post-publication
OpenAlex signale ce travail comme rétracté, mais aucune notice correspondante de Retraction Watch ne figure dans cette base.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Graves disease (GD) is an autoimmune thyroid disorder characterized by hyperthyroidism and autoantibodies. The COVID-19 pandemic has raised questions about its potential relationship with autoimmune diseases like GD. Objective: This study aims to investigate the causal association between COVID-19 and GD through Mendelian randomization (MR) analysis and assess the impact of COVID-19 on GD. Methods: We conducted an MR study using extensive genome-wide association study data for GD and COVID-19 susceptibility and its severity. We used stringent single nucleotide polymorphism selection criteria and various MR methodologies, including inverse-variance weighting, MR-Egger, and weighted median analyses, to assess causal relationships. We also conducted tests for directional pleiotropy and heterogeneity, as well as sensitivity analyses. Results: The MR analysis, based on the largest available dataset to date, did not provide evidence supporting a causal relationship between COVID-19 susceptibility (odds ratio [OR] 0.989, 95% CI 0.405-2.851; P=.93), COVID-19 hospitalization (OR 0.974, 95% CI 0.852-1.113; P=.70), COVID-19 severity (OR 0.979, 95% CI 0.890-1.077; P=.66), and GD. Tests for directional pleiotropy and heterogeneity, as well as sensitivity analyses, supported these findings. Conclusions: This comprehensive MR study does not provide sufficient evidence to support a causal relationship between COVID-19 and the onset or exacerbation of GD. These results contribute to a better understanding of the potential association between COVID-19 and autoimmune diseases, alleviating concerns about a surge in autoimmune thyroid diseases due to the pandemic. Further research is warranted to explore this complex relationship thoroughly.
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 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 | 0,169 | 0,448 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».