Clinicopathological Parameters Related to Malignant Transformation of Oral Leukoplakia: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To assess the clinical-pathological factors related to the malignant transformation of oral leukoplakia. Materials and Methods. A search for articles on malignant transformation factors related to oral leukoplakia was conducted in the following electronic databases: PubMed (MEDLINE, Cochrane Library), Web of Science (WoS) and Google Scholar. Thirty-seven articles with a low-moderate risk of bias according to the Newcastle-Ottawa methodological quality scale were included in this meta-analysis. The data were analyzed using the statistical programs RevMan 5.4 (The Cochrane Collaboration, Oxford, UK) and MedCalc Statistical Software version 16.4.3 (MedCalc Software Ltd. Ostend, Belgium) programs. The estimated prevalence was calculated according to DerSimonian and Laird random method. For dichotomous outcomes, the estimates of effects of an intervention were expressed as odds ratios (OR) using the Mantel-Haenszel (M-H) method with 95% confidence intervals. Results. The estimated global prevalence of malignant transformation of oral leukoplakia was 9.15%. The factors with the highest malignant transformation risk of oral leukoplakia were: non-homogeneous clinical types (OR: 5.41; p<0.001); leukoplakias with moderate-severe dysplasia (OR: 3.43; p<0.001); lesions located on the tongue and/or the floor of the mouth (OR: 3.19; p<0.001); leukoplakias in non-smokers (OR: 2.08; p<0.001) and lesions in women (OR: 1.73; p<0.001). In contrast, older age or regular alcohol intake were factors without significant influence (p>0.05).Conclusions. Non-homogenous oral leukoplakias and with moderate-severe dysplasia are those with the highest probability of malignant transformation.
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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 | 0,014 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».