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Enregistrement W4296645142 · doi:10.1111/odi.14390

Salivary biomarkers in burning mouth syndrome: A systematic review and meta‐analysis

2022· review· en· W4296645142 sur OpenAlexaboutno aff
María Fernández‐Agra, José González‐Serrano, Miguel de Pedro, Leire Virto, Vito Carlo Alberto Caponio, Elena Ibáñez‐Prieto, Gonzalo Hernández, Rosa María López‐Pintor

Notice bibliographique

RevueOral Diseases · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Disorders and Functions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisSalivaBiomarkerInternal medicineRandomized controlled trialBurning mouth syndromeOncologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this systematic review was to evaluate which salivary biomarkers are altered in patients with burning mouth syndrome (BMS) compared to a control group (CG). A comprehensive literature search was conducted in four databases. Case-control studies evaluating salivary biomarkers in BMS patients were included. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa tool. RevMan was used for meta-analysis. Seventeen studies were selected. The included studies collected 54 different biomarkers. Of these biomarkers, only three (cortisol, α-amylase, and dehydroepiandrosterone) were analyzed in three or more studies. Dehydroepiandrosterone obtained contradictory results among the studies. However, cortisol and α-amylase levels were found to be higher in BMS patients. Cortisol was the only biomarker which could be included for meta-analysis. Cortisol levels were significantly higher in the BMS group compared to the CG (Mean Difference = 0.39; 95% CI [0.14-0.65]; p = 0.003). In conclusion, different studies investigated salivary biomarkers in patients with BMS compared to a CG, with controversial results. Meta-analysis, confirmed by trial-sequential analysis, showed how cortisol levels were significantly higher in BMS. Cortisol emerges as an interesting salivary biomarker in BMS, but future properly designed studies are needed to evaluate its role in diagnosis and/or response to treatment.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,019
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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