Immunohistochemical Profiling in Temporomandibular Disorders: A Systematic Review of Biomarker Patterns in Synovial Tissue
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Temporomandibular disorders (TMD) are multifactorial conditions involving biomechanical dysfunction and progressive degeneration of the temporomandibular joint (TMJ) and surrounding tissues. Although affecting up to 36% of the population, their underlying molecular mechanisms remain incompletely understood. Immunohistochemical analysis of synovial biomarkers may help clarify processes involved in tissue degeneration and symptom development. OBJECTIVE: This systematic review investigates associations between immunohistochemical biomarkers in synovial tissue and morphological or symptomatic findings in TMD, with a focus on internal derangement and disc displacement. METHODS: A comprehensive literature search was conducted in MEDLINE/PubMed, EMBASE, Web of Science, and selected journals. Studies were screened according to PRISMA guidelines, and methodological quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Due to heterogeneity across studies, a narrative synthesis was performed. RESULTS: Thirteen studies involving 493 patients (mean age: 42.2 years; 82% women) were included, analyzing 23 different biomarkers. Frequently examined markers included MMPs, COX-2, iNOS, interleukins, and VEGF. Several of these showed statistically significant correlations with histological, radiological, or clinical findings, suggesting roles in joint homeostasis, inflammation, and tissue remodeling associated with TMD. CONCLUSION: Based on the reported associations with histological, radiological, and clinical findings, biomarkers were categorised into stage-specific and functional groups, underscoring their relevance for disease stratification and prognosis. By revealing disease-related patterns in progression and severity, synovial biomarkers have the potential to empower our understanding of the underlying mechanisms of TMD and contribute to more precise diagnostic and therapeutic approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».