Diagnostic Significance of Neutrophil to Lymphocyte Ratio in Recurrent Aphthous Stomatitis: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Recurrent aphthous stomatitis (RAS) is a prevalent ulcerative condition affecting oral mucosa. OBJECTIVES: A systematic review and meta-analysis was performed to compare the level of neutrophil to lymphocyte ratio (NLR) between individuals with RAS and those who are healthy. METHODS: A systematic search for relevant publications before June 21, 2022, was conducted using Web of Science, PubMed, and Scopus. The results were presented as the standardized mean difference (SMD) with a 95% confidence interval (CI), and a random-effects model was used to calculate pooled effects due to the presence of significant heterogeneity. Quality assessment was performed using the Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: = 91.5%). In the subgroup analysis based on the study design, it was found that retrospective studies showed higher levels of NLR in patients with RAS compared to healthy controls (SMD = 0.62, 95% CI= 0.16 to 1.08, P < 0.01), but these results were not applied to prospective studies (SMD = 0.35, 95% CI = -0.03 to 0.74, P < 0.07). CONCLUSION: Elevated neutrophil to lymphocyte ratio revealed crosstalk between systematic inflammation and RAS.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,003 | 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 ».