Exploring Serum Pyridoxal 5’-Phosphate (Vitamin B6) levels in Head and Neck Cancer: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionDietary imbalances or deficiencies in nutrients may affect DNA replication, repair, and regulation, potentially facilitating cancer development.Diet intervention can improve cancer outcomes without introducing additional toxicities and longterm complications.Vitamins play a crucial role in modulating the effects of healthy dietary uptake for an individual.The transformation of lipids, amino acids, carbohydrates, and nucleic acids is aided by vitamin B6.An absence of vitamin B6 has been linked to a higher chance of developing several chronic illnesses, such as cancer, heart disease, and cognitive loss. AimThis systematic review aimed to evaluate the association between serum vitamin B6 levels and the risk of developing head, neck, and oesophageal cancer. Materials & MethodsAccording to this Systematic Review, the initial search was conducted on Databases such as PubMed, Google Scholar and Science Direct.The articles were searched between 2000 to 2022.The Risk of bias was estimated by the Newcastle-Ottawa Scale.The keywords which were used in various combinations were Serum Vitamin B6; Head and Neck Cancer; Head and Neck Carcinoma.The search was clarified using the operator 'AND' to achieve the desired results.The electronic search was performed independently by two researchers. ResultsAfter the removal of duplicates and title and abstract screening, three studies met the inclusion criteria.Two studies showed a low risk of bias demonstrating as good quality and one study showed a high risk of bias.The data concluded that in two articles low levels of serum PLP were noted in Head and neck cancer cases while one article, showed a null association. ConclusionA significant association between low Serum Vitamin B6 (Pyridoxal-5'-Phosphate) levels and increased risk of Head and Neck Squamous Cell Carcinoma (HNSCC).More reviews including more studies and meta-analyses are required to validate the results of this systematic review.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».