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Enregistrement W4394424225 · doi:10.6084/m9.figshare.20003114

RANK, RANKL, and OPG in Dentigerous Cyst, Odontogenic Keratocyst, and Ameloblastoma: A Meta-Analysis

2022· dataset· en· W4394424225 sur OpenAlexaff
Igor Felipe Pereira Lima, Felipe Rodrigues de Matos, Ítalo de Macedo Bernardino, Ingrede Tatiane Serafim Santana, Walbert de Andrade Vieira, Cauane Blumenberg, Walter L. Siqueira, Luiz Renato Paranhos

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral and Maxillofacial Pathology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKeratocystAmeloblastomaDentigerous cystOdontogenicOdontogenic cystRank (graph theory)MedicineDentistryPathologyMathematicsMolar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The aim of this study was to assess and compare RANK, RANKL, and OPG immunoexpression in dentigerous cyst, odontogenic keratocyst, and ameloblastoma. The protocol was registered in PROSPERO (CRD42018105543). Seven databases (Embase, Lilacs, LIVIVO, PubMed, Scopus, SciELO, and Web of Science) were the primary search sources and two databases (Open Grey and Open Thesis) partially captured the “grey literature”. Only cross sectional studies were included. The JBI Checklist assessed the risk of bias. A meta-analysis with random effects model estimated the values from the OPG and RANKL ratio reported by the individual studies and respective 95% confidence intervals. The heterogeneity among studies was assessed with I2 statistics. Only nine studies met the inclusion criteria and were considered in the analyses. The studies were published from 2008 to 2018. Two studies presented low risk of bias, while seven studies presented moderate risk. The meta-analysis showed the highest OPG>RANKL ratio for dentigerous cyst (ES=43.3%; 95% CI=14.3-74.8) and odontogenic keratocyst (ES=36.8%; 95% CI=18.8-56.7). In contrast, the highest OPG

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7260,001

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,231 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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