Zusammenhang zwischen atopischer Dermatitis und Schilddrüsenerkrankungen: Eine systematische Übersicht und Metaanalyse
Notice bibliographique
Résumé
Zusammenfassung Obwohl atopische Dermatitis (AD) und Schilddrüsenerkrankungen gemeinsame Merkmale einer Immundysregulation aufweisen, wurde der Zusammenhang zwischen diesen Erkrankungen bisher nicht umfassend analysiert. Unser Ziel war es, den Zusammenhang zwischen AD und Schilddrüsenerkrankungen systematisch zu untersuchen. Dazu wurden eine systematische Übersicht und eine Metaanalyse mit Zufallseffektmodell von Beobachtungsstudien durchgeführt. Die Datenbanken MEDLINE, Embase und CENTRAL wurden bis 12. April 2024 auf relevante Studien durchsucht. Das Verzerrungsrisiko wurde anhand der Newcastle‐Ottawa‐Skala bewertet. Es wurde eine Subgruppenanalyse nach Alter durchgeführt. Zwölf Beobachtungsstudien mit 93 547 813 Teilnehmern wurden eingeschlossen. Die Metaanalyse von zehn Fall‐Kontroll‐Studien ergab einen signifikanten Zusammenhang zwischen AD und prävalenten Schilddrüsenerkrankungen ( Odds‐Ratio [OR] 1,48; 95%‐Konfidenzintervall [KI] 1,17–1,88), einschließlich Morbus (M.) Hashimoto (OR 2,13; 95%‐KI 1,33–3,43) und M. Basedow (OR 1,56; 95%‐KI 1,03–2,37). Bei Kindern war der Zusammenhang stärker (OR 1,88; 95%‐KI 1,48–2,37) als bei Erwachsenen (OR 1,34; 95%‐KI 1,00–1,80). In zwei Kohortenstudien wurde nachgewiesen, dass bei AD‐Patienten das Risiko für inzidente Schilddrüsenerkrankungen (Inzidenzrisikoverhältnis 1,13; 95%‐KI 1,05–1,22) und inzidenten M. Hashimoto (Hazard‐Ratio 1,17; 95%‐KI 1,09–1,25) erhöht war. Die Ergebnisse lassen den Schluss zu, dass AD mit Schilddrüsenerkrankungen assoziiert ist. Da dies insbesondere bei pädiatrischen Patienten der Fall ist, sind eine endokrinologische Beratung und frühzeitige Maßnahmen erforderlich, um potentielle Auswirkungen auf Wachstum und kognitive Entwicklung zu minimieren.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,008 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».