Digging into the Role of Inflammatory Biomarkers in Sudden Sensorineural Hearing Loss Diagnosis and Prognosis: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Sudden Sensorineural Hearing Loss (SSNHL) is a quite common clinical finding in otolaryngology. Most cases are classified as idiopathic and there is a dearth of information on factors able to predict the response to treatment and hearing recovery. The main aim of this systematic review and meta-analysis was to assess and critically discuss the role of circulating inflammatory biomarkers in SSNHL. Materials and Methods: A search was conducted of the English literature published between 1 January 2009 and 7 July 2022 on Pubmed, Scopus, Web of Science, ScienceDirect, and Cochrane following PRISMA guidelines. Results: A total of 256 titles were retrieved from the search. After full-text screening and application of inclusion/exclusion criteria, 13 articles were included. Twelve out of thirteen studies reported significant differences in biomarkers values in SSNHL patients, of which Tumor Necrosis Factor alpha (TNF-α) and C-reactive Protein (CRP) were the most analyzed. Our meta-analysis for CRP’s mean values in SSNHL groups vs. controls showed significantly higher CRP levels with a pooled overall difference of 1.07; confidence interval (CI) at 95%: 0.03; 2.11. For TNF-α, discordant results were found: three studies showed significantly higher levels in SSNHL patients vs. controls, whereas other three investigations showed lower levels in the SSNHL groups (overall pooled difference 1.97; 95% CI: −0.90; 4.84). A high between-study heterogeneity was found. Conclusions: This systematic review pointed out that, although there exists a growing literature in the field of circulatory biomarkers identification in SSNHL, there is a high heterogeneity of results and low quality of evidence. CRP resulted to be higher in SSNHL patients than in controls, while TNF-α showed more heterogeneous behavior. The data reported herein needs to be confirmed in well-designed prospective multicenter randomized studies, with the objective of improving SSNHL treatment and outcome and thereby reducing the social burden of hearing loss.
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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 | 0,027 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».