Association between alopecia areata and cardiovascular disease: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Alopecia areata (AA) is a common autoimmune disorder causing patchy hair loss. Epidemiological observations and molecular studies collectively suggest an underrecognized interplay between AA and cardiovascular disease (CVD). However, the relationship between them remains controversial and requires further investigation. Objective To evaluate the association between AA and CVD through a meta-analysis of combinable results. Methods We systematically searched four databases (MEDLINE, Embase, Web of Science, and Cochrane Library) for relevant studies from inception to December 6, 2024. Studies included in the analysis were cohort or case-control studies that focused on the relationship between AA and CVD. Two independent reviewers extracted the data. The study quality was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale. A random-effects model was used for meta-analysis to calculate the odds ratio (OR) and 95% confidence intervals (CIs). Results Our search yielded five studies involving 238,270 AA patients from three countries. The meta-analysis revealed that AA patients had an increased OR (OR = 1.71; 95% CI: 1.0 to 2.92; p < 0.01) for CVD outcomes compared to the control group. Subgroup analysis revealed a stronger risk in patients with alopecia totalis or alopecia universalis (OR = 3.80; 95% CI: 1.65 to 8.73; p < 0.01). Associations were not observed between patch-type AA and CVD, nor between AA and ischemic stroke or myocardial infarction. Conclusions This meta-analysis suggests that AA patients, especially those with alopecia totalis or alopecia universalis, may have an elevated risk of developing CVD. Given the shared immunological mechanisms, systemic inflammation in AA may contribute to the development of atherosclerosis and increased cardiovascular risk. Further studies are needed to validate these findings and clarify the underlying mechanisms.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».