Biomarkers to predict the onset of biphosphonate-related osteonecrosis of the jaw: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The goal of this paper was to identify available biomarkers to predict the onset of biphosphonate-related osteonecrosis of the jaw (BRONJ). MATERIAL AND METHODS: Case-control studies comparing the different concentrations of a series of molecules detected in serum and urine as matrices of BRONJ affected patients vs. non-affected were included. PRISMA guidelines for systematic reviews were used for the present paper. Two reviewers independently screened electronic databases (Medline, Web of science, and The Cochrane Library) and performed hand searches. Risk of bias assessment of selected studies was performed by the Newcastle-Ottawa Scale. This study is registered as PROSPERO CRD42017078149. RESULTS: From a total of 601 identified studies, 7 (4 articles with high methodological quality and 3 with medium) articles were included. They investigate 2623 patients, of whom 91 (3.47%) developed BRONJ. A total of 7 biomarkers were identified and classified into 3 groups: bone turnover, angiogenesis and endocrine markers. Conflicting results were found in relation to most biomarkers. CONCLUSIONS: The present review suggests that no useful markers are currently available to evaluate BRONJ risk. Nevertheless, the present paper indicates that a paradigm shift from bone turnover biomarkers to angiogenesis and endocrine markers could shed light on this search.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».