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Enregistrement W3042752384 · doi:10.22122/johoe.v9i2.1040

Evaluation of antioxidant-oxidant status of saliva in recurrent aphthous stomatitis: A systematic review

2020· review· en· W3042752384 sur OpenAlexaboutno aff
Paria Motahari

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2020
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral Health Pathology and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecurrent aphthous stomatitisSalivaMedicineUric acidMalondialdehydeGlutathione peroxidaseAntioxidantEtiologyInternal medicineOxidative stressTraditional medicineStomatitisCatalaseBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIM: Recurrent aphthous stomatitis (RAS) as a common oral lesion may be created due to oxidative stress. In this study, we intend to examine the salivary antioxidant-oxidant status in patients with RAS. METHODS: In this review study, all English and Persian articles were searched by relevant keywords from the PubMed, ScienceDirect, Cochrane, Scopus and SID databases from 1995 to 30 March 2020. Two independent reviewers performed the study selection using the specified eligibility criteria. Finally, Newcastle-Ottawa Scale (NOS) method was used for the quality evaluation of studies. RESULTS: A systematic search on the references led to the identification of 87 articles, of which 68 were excluded and finally, 19 articles were included in the study. The majority of the studies (86%) showed no significant decrease in the total antioxidant capacity (TAC). In 71% of the studies, the malondialdehyde (MDA) levels exhibited an increasing trend and in all studies, Glutathione peroxidase (GPx) had a decreasing trend; the results in relation to uric acid were contradictory. CONCLUSION: Beyond the need for more extensive research in this area, it can be concluded that since RAS has multifactorial etiology, changes in the body’s antioxidant-oxidant status are considered as an effective factor along with other factors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,481
Tête enseignante GPT0,647
Écart entre enseignants0,165 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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