Association between serum uric acid levels and myasthenia gravis: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Serum uric acid (UA) levels may be involved in the development of myasthenia gravis (MG) by inhibiting oxidative stress, but the relationship remains unclear. This meta-analysis aimed to assess the association between serum UA levels and MG patients. METHODS: According to the established protocol, researchers searched 9 databases for studies on UA levels in MG patients, assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Heterogeneity was evaluated with the I2 statistic and chi-square test. Publication bias was analyzed using funnel plots and Egger test. RESULTS: This meta-analysis included 9 case-control studies from China, with 2112 participants (955 MG patients, 1157 healthy controls). All studies had Newcastle-Ottawa Scale quality scores of 7 or above. Results showed significantly lower serum UA levels in MG patients compared to controls (I2 = 58%, mean difference [MD]: -43.86, 95% confidence interval [CI]: [-54.98, -32.74], P < .00001). Age differences were identified as a source of heterogeneity, confirmed by subgroup analysis. Subgroup analyses showed that in age-comparable groups, MG and healthy controls had lower heterogeneity in UA levels (I2 = 18%, MD: -36.57, 95% CI: [-44.62, -28.50], P < .00001), and in age-disparate groups (I2 = 0%, MD: -73.78, 95% CI: [-94.13, -53.44], P < .00001). Gender analyses showed UA levels in men (I2 = 69%, MD: -60.29, 95% CI: [-81.75, -38.83], P < .00001) and women (I2 = 1%, MD: -29.80, 95% CI: [-38.03, -21.57], P < .00001). CONCLUSION: Lower serum levels of UA are associated with an increased risk of MG, although further large-scale, well-controlled studies are needed to confirm the potential clinical relevance.
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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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,049 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».