Inhalational exposures associated with risk of interstitial lung disease: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Inhalational exposures are associated with risk of developing interstitial lung disease (ILD), yet the relationship between specific exposures and ILD is poorly characterised. OBJECTIVE: Identify inhalational exposures associated with ILD and estimate the effects of exposures on ILD risk. METHODS: MEDLINE and EMBASE databases were searched from 1990 to 2022 to identify inhalational exposures associated with ILD diagnosis. ILDs where causality is well-established (hypersensitivity pneumonitis, pneumoconiosis) and sarcoidosis were excluded. Two independent reviewers screened abstracts with full-text review and data extraction of eligible studies. Where possible, data were pooled and multilevel meta-analysis was specified using a random effects model. Sources of heterogeneity and risk of bias were assessed. MAIN RESULTS: 96 studies were included in the systematic review, representing 40 819 116 subjects (295 167 had ILD, 40 523 949 controls). For the meta-analysis, 54 studies were included (40 490 793 subjects: 273 899 ILD, 40 216 894 controls). Exposures associated with significantly increased ILD risk included smoking (OR 1.69, 95% CI 1.47 to 1.94), organic exposures (OR 1.56, 95% CI 1.12 to 2.16), metals (OR 1.52, 95% CI 1.07 to 2.16), dust (OR 1.45, 95% CI 1.20 to 1.76) and asbestos (OR 1.53, 95% CI 1.08 to 2.15). Silica and fumes had positive associations with ILD that trended towards significance. CONCLUSIONS: This systematic review and multilevel meta-analysis is the first to comprehensively assess the effect of inhalational exposures on overall risk of ILD, with multiple putative exposures identified. Future work should investigate novel occupational exposures associated with ILD, characterise the gene-environment interaction and develop preventative strategies. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42022292908.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».