A study on mast cell number and lipid profile in oral submucous fibrosis.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Prevention of oral precancer is most desirable and should take precedence over its diagnosis and therapy. As both, mast cell counts in connective tissue and serum lipids are altered in Oral Submucous Fibrosis (OSF), so study of both the factors is vitally important in OSF. METHODS: A total of 50 persons were included in the study of which 40 were OSF patients and 10 controls. Tissue sections and blood samples were collected for mast cell count and lipid profile estimation for both OSF patients and controls. RESULTS: Mean mast cells in all grades of OSF were higher as compared to apparently normal appearing oral mucosa but as severity of OSF increases (from Grade II to Grade IV), count of Mast cell decreases. Further, the mean mast cells in OSF Grade II, III and IV groups were found 95.5%, 93.8% and 92.2% higher respectively as compared to normal (highly significant for all the groups p<0.001). The mean serum lipid profile of OSF groups was comparatively lower than age and sex matched healthy controls but was highly significant for all the groups (p<0.001). CONCLUSIONS: Thus, it can be said that in the present study serum lipid profile decreases in OSF patients and mast cell count is increased when compared with apparently normal appearing mucosa but with the advancement of the grades mast cell number decreases in tissue sections of OSF. It can be suggested that biochemical and histological assessment of OSF patients may help in earlier diagnosis and/or prognosis of this disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».