BIOMARKERS FOR PREDICTING MANDIBULAR OSTEORADIONECROSIS IN ORAL AND OROPHARYNGEAL CANCER PATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mandibular osteoradionecrosis (ORN) is a severe complication following radiotherapy (RT) in patients with oral and oropharyngeal cancers. It is characterized by non-healing necrotic bone, ORN leads to significant morbidity, including pain, infection, and impaired oral function. Identifying biomarkers that can predict ORN risk is crucial for early intervention and personalized treatment, potentially reducing the severity and incidence of ORN. Objective: This systematic review aims to evaluate the current evidence on biomarkers that predict the development of ORN in patients receiving radiotherapy for oral and oropharyngeal cancers. By identifying key molecular and genetic markers, the review seeks to highlight potential clinical applications in risk stratification and patient management. Methodology: A systematic search was conducted in PubMed, EMBASE, and Cochrane databases, including studies published between 2000 and 2024. Studies that examined associations between biomarkers and ORN risk in head and neck cancer patients treated with radiotherapy were included. Data extraction focused on patient demographics, biomarker types, study outcomes, and incidence of ORN. The quality of studies was assessed using standardized tools such as the Newcastle-Ottawa Scale and Cochrane Risk of Bias tool. Results: 72 studies met the inclusion criteria, identifying several key biomarkers associated with ORN risk. These include inflammatory cytokines (e.g., TNF-α, IL-6), matrix metalloproteinases (MMP-2, MMP-9), and hypoxia-inducible factors (HIF-1α). Elevated levels of these markers were significantly correlated with increased risk of ORN, reflecting their role in inflammation, tissue hypoxia, and impaired bone healing. Genetic polymorphisms in bone remodeling and angiogenesis pathways, such as VEGF and BMP, were also linked to ORN susceptibility, though further validation is required. Conclusion: This systematic review highlights the potential of biomarkers in predicting ORN risk in patients undergoing radiotherapy. The data underscore the need for larger studies to confirm these findings and integrate biomarkers into clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».