Analyzing the Association between Candida Prevalence, Species Specificity, and Oral Squamous Cell Carcinoma: A Systematic Review and Meta-Analysis— Candida and OSCC
Notice bibliographique
Résumé
The present review is a qualitative and quantitative analysis of the overall prevalence of Candida, and its species specificity in oral squamous cell carcinoma (OSCC). PubMed, Scopus, and Web of Science databases were searched using the keywords ‘Candida and oral squamous cell carcinoma’. Only case-control observational studies in the English language evaluating the prevalence and species specificity of Candida in OSCC were included. 297 articles were identified (PubMed-106, Scopus-148, Web of Science-43) using the keywords. After screening the titles and abstracts, 206 articles were removed as they were duplicates (118) or irrelevant to the topic (88). Full text of the remaining 91 articles was assessed using the inclusion criteria, based on which only seven articles were included in the systematic review. For the quantitative analysis, the odds ratio and confidence interval were assessed and a forest plot was generated. Based on the meta-analysis, there is an association between the total Candida, Candida albicans (CA) and OSCC, while the association with non-Candida albicans (NCA) is relatively weak. The number of studies included in the meta-analysis was relatively low (four to five). Further, at least one of the studies included in the meta-analysis for the association of CA., NCA and total Candida with OSCC had a Newcastle–Ottawa score below 7. Thus, although the results showed an association, the quality and quantity of the evidence may not be sufficient for conclusive inference.
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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 | 0,018 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| 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) | 0,002 | 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 ».