Active Epstein–Barr virus infection and its association with multiple myeloma: evidence from a meta-analytical perspective
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To clarify the association between active Epstein-Barr virus (EBV) infection and the risk of multiple myeloma (MM), given longstanding uncertainty regarding EBV's etiologic contribution to plasma cell malignancies. METHODS: A meta-analysis was conducted using eight case-control studies comprising 795 MM patients and 367 controls. Active EBV infection was defined as EBV DNA positivity or EBER detection by in situ hybridization (EBER-ISH). Pooled odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated using fixed-effects and random-effects models (DerSimonian and Laird method). Subgroup analyses were performed by geographic region, detection method, and study quality. Heterogeneity, sensitivity analyses, and trial sequential analysis (TSA) were conducted to assess robustness. RESULTS: = 0%). Analyses restricted to high-quality studies (Newcastle-Ottawa Scale ≥7) yielded consistent results (OR = 2.90; 95% CI: 2.00-4.20). Sensitivity analyses and TSA supported the stability and sufficiency of the evidence. DISCUSSION: The findings provide quantitative support for a potential role of EBV in MM pathogenesis, particularly in specific populations and when assessed using sensitive histopathologic methods. Although causality cannot be inferred from case-control designs, the consistent effect sizes across subgroups and robustness analyses strengthen the plausibility of a biological link between EBV reactivation and clonal plasma cell expansion. Variations in viral detection approaches, population background, and study quality may partially explain interstudy differences. CONCLUSION: This meta-analysis demonstrates a significant association between active EBV infection and increased MM risk. These results highlight the clinical relevance of monitoring EBV activity in patients with plasma cell dyscrasias and support further mechanistic and translational research to evaluate EBV-targeted preventive or therapeutic strategies in the context of MM.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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)
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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 ».