Table_1_Extended analysis on peripheral blood cytokines correlated with hepatitis B virus viral load in chronically infected patients – a systematic review and meta-analysis.docx
Notice bibliographique
Résumé
Background Hepatitis B Virus (HBV) can affect life quality. Monitoring and understanding the fluctuations of the HBV level of viremia related to the intricate immune activity of the host helps in the development of new treatment strategies and evaluation patterns. This meta-analysis presents the correlations between cytokines and the level of viremia in chronic HBV patients for a better comprehension of the immune mechanisms behind this infection. Methods We used PRISMA guidelines for this meta-analysis. The databases assessed were PUBMED, WEB OF SCIENCE, SCOPUS, and Cochrane Library. ZOTERO and PlotDigitizer helped the systematic research process. We extracted information related to the correlations between cytokines and the HBV-DNA level. Effect measures included comparisons between standardized mean differences and correlation coefficients. We evaluated retrieved articles with the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOS). The R 4.2.2 software displayed the statistical calculation and graphical representations. Results From 58,169 records, we extracted 16 articles with 32 different cytokine determinations. The main interleukins included in detection panels were IL-10 and IL-21. The meta-correlation analysis comprised 1,199 chronic HBV patients. The standardized mean difference between cytokine levels in HBV patients and healthy controls was 0.82 (95% CI = [−0.19, 1.84], p = 0.11). We observed a significant, fair, pooled correlation coefficient between IL-10, IL-9, and the viral load (r = 0.52, 95% CI = [0.19, 0.85]). Conclusion This meta-analysis brings novelty because it gives a first rigorous systematic look at multiple studies with many cytokines. Our research approaches a debatable issue and gives a possible solution for settling controversies. Future studies can arise towards understanding the immune disruption in HBV and the development of new, improved assays for prognosis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,347 | 0,002 |
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 ».