MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413380129 · doi:10.3390/cancers17162657

Elevated Likelihood of Infectious Complications Related to Oral Mucositis After Hematopoietic Stem Cell Transplantation: A Systematic Review and Meta-Analysis of Outcomes and Risk Factors

2025· review· en· W4413380129 sur OpenAlexaboutno aff
Susan Eichhorn, Lauryn Rudin, Ridham Varsani, Parikshit Padhi, Nour Nassour, Kapil Meleveedu, Joel B. Epstein, Benjamin Semegran, Роберто Пили, Poolakkad S. Satheeshkumar

Notice bibliographique

RevueCancers · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOral health in cancer treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMucositisMedicineHematopoietic stem cell transplantationInternal medicineRandomized controlled trialTransplantationMeta-analysisSystematic reviewIntensive care medicineSurgeryMEDLINERadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mucositis involving the gastrointestinal, vaginal, and nasal mucosa is one of the primary dose-limiting toxicities of hematopoietic stem cell transplantation (HSCT) and its conditioning regimen. The oropharyngeal mucosa is commonly affected, which can be detrimental to patient health and quality of life. Despite its significant prevalence and deleterious effects, we have an inadequate understanding of the risk factors and outcomes associated with oral mucositis (OM). We performed a literature search through PubMed and EBSCO (inception to 31 March 2024) following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Data was extracted from eligible studies using a pre-specified data extraction form. Quality of the data was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale for non-randomized, observational studies and the Cochrane Collaboration Tool for randomized controlled trials. Our initial search identified 1677 articles, 34 of which were included in our study. Of those 34, 30 were included in the qualitative assessment of clinical risk factors in the development of OM, and 4 were included in the meta-analysis assessing the relationship between OM and infectious complications following HSCT. Across both HSCT modalities and cancer cohorts, female sex and high-intensity conditioning were common risk factors in the development of OM. When stratified by allogeneic and autologous HSCT, methotrexate, younger age, and longer duration of neutropenia were associated with increased OM risk in allogeneic HSCT recipients, while renal dysfunction, HSV-1 reactivation, and longer neutrophil engraftment were associated with increased OM risk in autologous HSCT recipients. Longer neutrophil engraftment was a common risk factor across different cancer cohorts; however, renal dysfunction was a distinct risk factor for OM in multiple myeloma patients. Additionally, our meta-analysis revealed that patients with OM have an increased risk of developing infectious complications following HSCT compared to those without OM, with an odds ratio of 3.84 (95% CI: 2.51-5.86). The development of OM is related to various risk factors, and individuals with OM are at greater risk of infectious complications. Knowledge of these risk factors and outcomes will help clinicians identify high-risk individuals, prevent OM, and protect an immunocompromised population from subsequent life-threatening complications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,037
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancersMême sujetOral health in cancer treatmentTravaux en français237 207