Occurrence of Oral Premalignant Lesions Among Tobacco Users in a Tribal Population: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This review aimed to comprehensively assess the association between tobacco use and oral health outcomes, specifically the presence of premalignant lesions (PMLs), through a synthesis of multiple assessments conducted in diverse populations. A systematic search of relevant literature was performed, and studies meeting the inclusion criteria were selected using appropriate Medical Subject Headings (MeSH) words and Boolean operators. Data from these studies was pooled and analysed using Review Manager 5.4 (The Cochrane Collaboration, The Nordic Cochrane Centre, Copenhagen). The Newcastle-Ottawa scale was used to assess the methodological quality of the studies included. The pooled analysis of the five selected papers revealed a significant correlation between tobacco use and an increased prevalence of PMLs among tobacco users. Tobacco users had an odds ratio of 15.22 (95% CI: 10.01-23.15) as compared to non-user cohorts, significant at p 0.0001. This comprehensive synthesis of assessments underscores the detrimental impact of tobacco use on oral health, particularly in terms of potentially malignant lesions. The findings emphasise the urgency of targeted public health interventions to address tobacco consumption and promote oral health awareness, especially in populations with high tobacco consumption rates. Standardisation of methodologies and representation of diverse populations in future research would strengthen the evidence base and facilitate more effective strategies to improve oral health outcomes globally.
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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 | 0,011 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».