Immune‐Mediated Disorders in Patients With Alopecia Areata: Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Alopecia areata (AA) is a nonscarring, organ-specific autoimmune disorder characterized by hair loss. Emerging evidence suggests that AA frequently coexists with other immune-mediated diseases, but the strength and consistency of these associations remain unclear. This meta-analysis aimed to systematically evaluate the prevalence and risk of immune-mediated comorbidities in patients with AA, focusing on dermatological, endocrinological, gastrointestinal, and systemic immune-mediated conditions. A comprehensive literature search was conducted in Medline, Web of Science, and Google Scholar for studies published from January 2000 through July 2024. Case-control studies reporting immune-mediated comorbidities in AA with sufficient data to calculate odds ratios (ORs) were included. Eighteen studies met the inclusion criteria, encompassing 462,945 AA patients and 11,488,192 healthy controls. Data extraction followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, and study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. The meta-analysis was performed using a random-effects model. The analysis revealed significantly increased odds of comorbid immune-mediated diseases in patients with AA, including atopic dermatitis (OR 2.63), autoimmune thyroiditis (OR 1.57), inflammatory bowel disease (OR 1.20), systemic lupus erythematosus (OR 3.28), and vitiligo (OR 6.61). The prevalence of these comorbidities ranged from 0.34% for multiple sclerosis to 38.65% for atopic disorders. These findings confirm that AA is associated with a heightened risk of various immune-mediated conditions. The strong links, particularly with vitiligo, systemic lupus erythematosus, and autoimmune thyroiditis, underscore the need for comprehensive screening and interdisciplinary management of patients with AA.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».