Evaluation of Uric Acid, Total Antioxidant and Lipid Peroxidation Parameters in Serum and Saliva of Patients with Oral Lichen Planus
Notice bibliographique
Résumé
<p><strong>BACKGROUND</strong><strong>: </strong>Oral lichen planus (OLP) is a chronic and inflammation mucosal disease. Reactive Oxygen Species (ROS) and oxidative stress damage might be the cause. Malondialdehyd (MDA), one parameter of lipid peroxidation is appropriate for DNA damage in OLP disease.</p><p><strong>OBJECTIVE</strong><strong>: </strong>To evaluate antioxidants and oxidative stress parameters in patients with oral lichen planus (OLP) diseases and healthy control group with compare on serum and salivary samples.</p><p><strong>MATERIAL </strong><strong>&amp;</strong><strong> METHODS: </strong>The research population included 22 patients with OLP which recently diagnosed and 22 healthy controls matched for periodontal status. Total antioxidant activity (TAA), Malondialdehyde (MDA) or lipid peroxidation product and uric acid (UA) were evaluated in both serum and saliva. The t-tests were used for differences between the two groups in normal distributed variables and also Spearman’s rho correlation coefficient for assessing association between serum and salivary fluids.</p><p><strong>RESULTS</strong><strong>: </strong>TAA levels in OLP patients showed significant result and lower than healthy control group (p=0.39). Also, results in the saliva MDA concentration, was significantly higher in OLP patients than controls. In correlation test, inverse and significant correlation was observed between the MDA and UA values(r=0. 682, P=0.0001) and a significant correlation was found between serum TAA and UA values.</p><p><strong>CONCLUSION</strong><strong>: </strong>This study showed that OLP groups have higher cellular lipid peroxidation in compare to healthy controls and low level of TAA than controls. Patients with OLP are believed to be more at risk of antioxidant-oxidative stress imbalance.</p>
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».