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Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have linked genetics to knee osteoarthritis. Angiotensin-converting enzyme (ACE) gene I/D polymorphism may cause OA. However, evidence remains inconsistent. This study examines knee OA risk and ACE gene I/D polymorphism. We explored Europe PMC, Medline, Scopus, and Cochrane Library using keywords. Three assessment bias factors were assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Criteria for inclusion: (1) Split the study population into knee OA patients and healthy controls; (2) Analysed the ACE gene I/D polymorphism; (3) Case-control or cross-sectional surveys. Studies with non-knee OA, incomplete data, and no full-text were excluded. The odds ratio (OR) and 95% confidence intervals (95% CI) were calculated using random-effect models. A total of 6 case-control studies consist of 1,226 patients with knee OA and 1,145 healthy subjects as controls were included. Our pooled analysis revealed that a significant association between ACE gene I/D polymorphism and risk of knee OA was only seen in the dominant (DD + ID vs. II) [OR 1.69 (95% CI 1.14 – 2.50), <i>p</i> = 0.009, <i>I</i><sup>2</sup> = 72%], and ID vs. II [OR 1.37 (95% CI 1.01 – 1.86), <i>p</i> = 0.04, <i>I</i><sup>2</sup> = 43%] genotype models. Other genotype models, including recessive (DD vs. ID + II), alleles (D vs. I), DD vs. ID, and DD vs. II models did not show a significant association with knee OA risk. Further regression analysis revealed that ethnicity and sexsex may influence those relationships in several genotype models. Dominant and ID vs. II ACE gene I/D polymorphism models increased knee OA risk significantly. More research with larger samples and different ethnic groups is needed to confirm our findings. After ethnicity subgroup analysis, some genetic models in our study showed significant heterogeneities, and most studies are from Asian countries with Asian populations, with little evidence on Arabs
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,994 | 0,995 |
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 ».