The Relationship Between Iron and Zinc Deficiency and Aphthous Stomatitis: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recurrent aphthous stomatitis (RAS) is known as the most common ulcerative lesion in the oral mucosa. Aphthous has an unknown etiology and is considered a multifactorial disease. This study was conducted to investigate the relationship between iron and zinc deficiency and the occurrence of RAS. Materials and Methods: This systematic review and metaanalysis was performed according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Metaanalyses (PRISMA) guidelines. Data were obtained through an electronic search in international databases, including PubMed, Medline, Embase, ISI Web of Science, Scopus, Springer, ProQuest, ScienceDirect, Clinical Key, and Google Scholar, and domestic Persian databases, including SID, Magiran, and Iran Medex, until April 2021. New-castle Ottawa Scale (NOS) was used to determine the eligibility of studies by evaluating the title and summary of the articles and a partial evaluation of the full text. Comprehensive Metaanalysis (CMA) software was used for data analysis. Results: Initially, a total of 1383 articles were retrieved, of which 941 were duplicate studies. Further, 384 studies were excluded after evaluation of the title and abstract, and 36 studies were excluded after considering the inclusion and exclusion criteria. Finally, 22 articles were included in the metaanalysis. The standardized mean difference value was -0.421 (-0.623--0.20) for iron factor, -0.309 (-0.463--0.154) for iron factor in men, -0.483 (-0.375--0373) for iron factor in women, and -0.955 (-0.282--1.628) for the zinc factor. Conclusion: In general, the serum iron level (in general, in male and female patients separately) and the zinc serum level in patients with RAS were significantly lower than those of healthy people.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».