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Enregistrement W6977569041 · doi:10.6084/m9.figshare.27588900

<b>Appendix </b>for Risk factors for viral hepatitis in pulmonary tuberculosis patients undergoing treatment: A systematic review and meta-analysis

2024· dataset· en· W6977569041 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViral hepatitisHepatitis BHepatitis CRisk factorHepatitisTuberculosisInclusion and exclusion criteriaHepatitis A

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liver injury in tuberculosis patients, associated with noncompliance to treatment, is further exacerbated by viral hepatitis, which not only directly harms the liver but also increases susceptibility to drug-induced liver injury. The aim of this systematic review was to analyze the associated risk factors for viral hepatitis in tuberculosis patients. This systematic review and meta-analysis adhere to the PRISMA 2020 statement, and the protocol has been registered with PROSPERO (CRD42023477241). Screening and selection of articles were carried out according to predetermined inclusion and exclusion criteria, utilizing journal databases including Embase, Medline, Scopus, and ProQuest, in November 2023. Baseline characteristic and patient-related risk factor from each included study were extracted, followed by a meta-analysis of factors that potentially exhibit significance, with the heterogeneities also being analyzed. The modified Newcastle-Ottawa Scale was then employed to assess the quality of each included study. [DD1] [DD2] From 21 included studies out of 6,415 identified records, 12 potential risk factors for hepatitis B and 15 for hepatitis C were subjected to meta-analysis. Some key risk factors include HIV (OR 3.42 [2.19–5.34] and 6.99 [5.09–9.61] for hepatitis B and C, respectively, p < 0.01), smoking (OR 1.55 [1.19–2.02] and 3.06 [1.63–5.75] for hepatitis B and C, respectively, p < 0.01), and alcohol consumption (OR 2.38 [1.06–5.37] and 4.32 [2.76–6.78] for hepatitis B and C, respectively, p < 0.05). Furthermore, meta-analysis indicated that other significant risk factors for hepatitis B and/or C include injecting and non-injecting drug use, multiple sexual partners, tattooing, ear-nose piercing, blood transfusion, dental interventions, homelessness, incarceration, living with prisoners, sexually transmitted diseases, and diabetes mellitus . In conclusion, patients with tuberculosis who have risk factors such as smoking, HIV, or alcohol consumption should be screened for hepatitis B and C to prevent liver injury.

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

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,869

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0070,012
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2600,009

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,301 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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
Publié2024
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Résumé présentoui

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