Role of mast cells in the pathogenesis of oral submucous fibrosis: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oral Submucous Fibrosis (OSMF) is an oral potentially malignant disorder (OPMD) that commonly occurs in the South Asian population as there is high usage of areca nut. There has been extensive research on the pathogenesis and treatment of this condition. It is well-established in the scientific literature that mast cells (MC) have a definitive role in several inflammatory disorders. OSMF being a chronic inflammatory disorder, is also expected to have increased MCs. Hence, this review aims to evaluate the role of MCs in the pathogenesis of OSMF. METHODS: A systematic search of articles was performed by two of the authors independently in PubMed, Scopus, Embase, Web of Science, and Google Scholar using the appropriate keywords and Boolean terms. The risk of bias was assessed using the Modified Newcastle-Ottawa Scale. The meta-analysis was performed with R studio software (Version: 4.4.0, Year: 2024, Company: The R foundation for statistical computing). RESULTS: The search retrieved 36 studies, of which 16 were suitable for the review. There is evidence for a marked increase in the number of MCs in OSMF than the normal mucosa upon analyzing the retrieved articles. However, when comparing the grades of OSMF, there are variations in the reports. As all the retrieved articles were case-control studies, the risk of bias was analyzed using the Modified New Castle Ottawa Scale. All the studies scored in the good category (Score 6-9). The pooled effect size shows the Standard Mean Deviation (SMD) to be 0.09, 95% confidence interval (CI) [-0.18;0.37] to lie on either side of no effect. Hence the role of MCs in OSMF has not been established because of homogeneity and consistent sampling error. CONCLUSION: Our systematic review does suggest a definitive role of mast cells in the progression of OSMF. However, there is a lack of methodological rigor in the included studies. This may contribute to diluting the results.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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 ».