Salivary biomarkers in burning mouth syndrome: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».