Exploring the role of angiogenesis in fibrosis and malignant transformation in oral submucous fibrosis: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Angiogenesis is a crucial molecular driver of fibrosis in various inflammatory lesions. Oral submucous fibrosis (OSMF) is a chronic inflammatory fibrotic disorder with malignant potential. The angiogenetic pathways in OSMF remain obscure due to limited research, necessitating an in-depth review. This review aimed to illuminate the cryptic pathogenetic mechanisms of angiogenesis in the disease progression/fibrosis of OSMF and its malignant transformation, providing insights for improved treatment. Extensive literature searches were conducted across an array of databases until October 2023. Original research articles on angiogenesis in OSMF were included, and the risk of bias was assessed using the modified Newcastle-Ottawa scale. RevMan ver. 5.4 (Cochrane Collaboration) was used for data analysis. Thirty-four articles were included for qualitative synthesis and seven for quantitative analysis. Findings revealed that angiogenesis was significantly increased in early-stage OSMF but decreased as the disease advanced. It was also associated with the severity of epithelial dysplasia and malignant transformation. A random-effects model confirmed the upregulation of angiogenesis as a significant risk factor in early-stage fibrosis and malignant transformation. The mounting evidence reinforces that angiogenesis plays a crucial role in the progression of early-stage fibrosis of OSMF and its malignant transformation, opening avenues for diagnostic and therapeutic interventions.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».