Traumatic Brain Injury and Risk of Intracranial Meningioma: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Meningiomas are the most common primary intracranial tumors, but the role of traumatic brain injury (TBI) as a risk factor remains unclear. This study aimed to systematically evaluate and quantify the association between TBI and meningioma risk. Methods: We conducted a systematic review and meta-analysis of observational studies and Mendelian randomization analyses following PRISMA guidelines. PubMed, Scopus, Web of Science, Embase, and Cochrane databases were searched through December 5, 2025. Studies comparing meningioma incidence in individuals with and without a history of TBI were included. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale and ROBINS-MR tool. Pooled odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated using random-effects models. Heterogeneity and sensitivity analyses were performed. Results: Eleven studies (seven case-control, three cohort, one Mendelian randomization) were included, with eight contributing to the quantitative synthesis. The pooled analysis demonstrated a statistically significant association between TBI and meningioma (OR = 1.96; 95% CI [1.31 to 2.95]; p = 0.0012) with moderate heterogeneity (I² = 65.6%). Sensitivity analyses confirmed the robustness of the findings, although funnel plot asymmetry suggested potential publication bias. Conclusion: While a statistical association exists between TBI and meningioma, current evidence suggests it is unlikely to be causal. The association is primarily driven by retrospective case-control studies prone to bias, whereas prospective and genetic studies do not support a direct etiological link. Further long-term prospective studies are warranted to fully elucidate this relationship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».