Molecular Biomarkers in Ocular Graft-versus-Host Disease: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Ocular graft-versus-host disease (oGVHD) affects ~50% of post-stem cell transplant patients and is the only form of GVHD diagnosed without a biopsy. As it must be distinguished from other dry eye diseases, there is a need to identify oGVHD biomarkers to improve diagnosis and treatment. We conducted a systematic review of 19 scholarly articles published from 2018 to 2023 including articles focused on adult patients diagnosed with oGVHD following allogeneic hematopoietic stem cell transplant and used biomarkers as the outcome measure. Articles that were not original investigations or were not published in English were excluded. These clinical investigations explored different molecular oGVHD biomarkers and were identified on 3 October 2023 from the Scopus, PubMed, and Embase databases by using search terms including ocular graft-versus-host disease, biomarkers, cytokines, proteomics, genomics, immune response, imaging techniques, and dry-eye-related key terms. The Newcastle-Ottawa scale for case-control studies was used to assess bias. From the 19 articles included, cytokine, proteomic, lipid, and leukocyte profiles were studied in tear film, as well as ocular surface microbiota and fluorescein staining. Our findings suggest that cytokine profiling is the most studied oGVHD biomarker. Additionally, variations correlating these biomarkers with disease state may lead to a more targeted diagnosis and therapeutic approach. Limitations include language bias, publication bias, and sampling bias, as well as a lack of appropriate controls for included studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».