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Enregistrement W6927340553 · doi:10.3389/fnagi.2023.1051809.s001

Table_1_Gout and risk of dementia, Alzheimer's disease or vascular dementia: a meta-epidemiology study.DOCX

2023· dataset· en· W6927340553 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacillus and Francisella bacterial research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGoutCohortConfidence intervalCohort studyRisk assessmentDiseaseDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives<p>The association between gout and dementia, Alzheimer's disease (AD), or vascular dementia (VD) is not fully understood. The aim of this meta-analysis was to evaluate the risk of all-cause dementia, AD, and VD in gout patients with or without medication.</p>Methods<p>Data sources were PubMed, Embase, the Cochrane Library, and reference lists of included studies. This meta-analysis included cohort studies assessing whether the risk of all-cause dementia, AD, and VD was associated with gout. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOS). The Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) system was used to access the overall certainty of evidence. Risk ratios (RR) with 95% confidence intervals (CI) were pooled using a random-effects model, and publication bias was assessed with funnel plots and Egger's test.</p>Results<p>A total of six cohort studies involving 2,349,605 individuals were included in this meta-analysis, which were published between 2015 and 2022. The pooling analysis shows that the risk of all-cause dementia was decreased in gout patients [RR = 0.67, 95% CI (0.51, 0.89), I<sup>2</sup> = 99%, P = 0.005, very low quality], especially in gout patients with medication [RR = 0.50, 95% CI (0.31, 0.79), I<sup>2</sup> = 93%, P = 0.003, low quality]. The risk of AD [RR = 0.70, 95% CI (0.63, 0.79), I<sup>2</sup> = 57.2%, P = 0.000, very low quality] and VD [RR = 0.68, 95% CI (0.49, 0.95), I<sup>2</sup> = 91.2%, P = 0.025, very low quality] was also decreased in gout patients. Despite the large heterogeneity, the sensitivity analysis indicated that the results were robust, and there was little evidence of publication bias.</p>Conclusion<p>The risk of all-cause dementia, AD, and VD is decreased in gout patients, but the quality of evidence is generally low. More studies are still needed to validate and explore the mechanisms of this association.</p>Systematic review registration<p>https://www.crd.york.ac.uk/prospero/#recordDetails, identifier: CRD42022353312.</p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMéta-épidémiologie (sens large)
Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetmedium
gptCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,001

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Méta-épidémiologie (sens large)Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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