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Enregistrement W3015071616 · doi:10.17126/joralres.2019.071

Efficacy and safety of beta carotones in treatment of oral leukoplakia: systematic review and meta-analysis.

2020· article· en· W3015071616 sur OpenAlexaff
Rania Shalaby, Yehia Fathi, Basma Elsaadany

Notice bibliographique

RevueJournal Of Oral Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral Health Pathology and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisMedicineOral leukoplakiaLeukoplakiaDentistryInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: A systematic review was conducted to evaluate effectiveness and safety of beta carotenes for the treatment of oral leukoplakia regarding clinical resolution and prevention of malignant transformation. Material and Methods: The systematic search was conducted in three electronic databases and the study’s selection was performed according to pre-set eligibility criteria. Four studies evaluating the efficacy of beta carotenes in oral leukoplakia compared to placebo were included in the review; three of which were assigned for quantitative analysis. Data were extracted, tabulated, quality assessed and statistically analyzed. Results: The meta-analysis revealed that when comparing clinical resolution the beta carotene group favored was favored compared to placebo, with statistically significant difference. However, a meta-analysis comparing beta carotene and placebo groups regarding malignant transformation as a primary outcome failed to show any significant benefit. Furthermore, results showed evidence of beta carotene safety. Conclusion: the overall quality of evidence about efficacy of beta carotene in oral leukoplakia treatment was not high. However, given the obvious safety of this agent, data suggests it could have a promising effect in clinical improvement of oral leukoplakia lesions. However, no evidence supporting its benefits in reducing risk of malignant transformation in these lesions was found. Therefore, further long term, well designed randomized clinical trials are highly recommended.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,365
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,144 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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