Prognostic biomarkers for malignant transformation of oral potentially malignant disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This scoping review aims to identify and systematically map the available evidence concerning the prognostic biomarkers for malignant transformation of oral potentially malignant disorders (OPMDs), and to identify and analyze possible knowledge gaps in this field of literature. INTRODUCTION: It is hypothesized that diagnosis and treatment of oral cancer in its early stages may be the key to improving the prognosis and reducing treatment-related consequences. Oral potentially malignant disorders represent tissue alterations with a higher risk of malignant transformation compared to the normal mucosa. Therefore, the study of prognostic biomarkers for OPMD could represent new diagnosis and therapeutic targets and, consequently, contribute to the reduction of oral cancer burden worldwide. INCLUSION CRITERIA: Longitudinal studies investigating prognostic biomarkers regarding the malignant transformation of OPMD will be included. The initial OPMD diagnosis and the malignant transformation must have been confirmed by histopathological analysis. To achieve minimal heterogeneity, studies that assess biomarkers in other locations (blood, plasma or others) will be excluded. METHODS: Five electronic databases and three grey literature databases will be consulted. No restrictions regarding publication date will be applied. Only studies published in the Latin (Roman) alphabet, which comprises most of the European languages, will be included. Study selection will be performed by two authors in a two-phase process; if any disagreement arises, a third author will be consulted to make a final decision. Data extraction will be performed by two authors using a standardized extraction tool. The results will be described in details accordantly with the aims of this scoping review.
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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 | 0,011 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».