Salivary Sialic Acid Levels as a Biomarker for Early Detection of Oral Precancer and Oral Cancer: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Salivary sialic acid (SSA) has been detected as biomarker in several cancers and the level of salivary sialic acids has been proven to have a potential diagnostic value in early detection of cancer. This systematic review aims to assess Salivary Sialic Acid (SSA) levels as a biomarker for early detection of oral precancer and oral cancer. DATA SOURCES: A comprehensive Literature search was conducted in various databases such as PubMed, Scopus, Google scholar and ProQuest. Quality assessment of articles was done by Newcastle Ottawa Quality Assessment Scale. RESULTS: A total of 22 studies were included in the systematic review and 14 articles were included for meta-analysis. Studies showed an increase in SSA levels in both oral precancer (SMD 1.79; 95% CI 0.41-3.18), and oral cancer (SMD 11.30; 95% CI -17.04 - 39.64). Total free and protein-bound sialic acid levels were increased in oral cancer group as compared to the healthy controls. The overall standard mean difference of FSA, PBSA, TSA among oral cancer and HC (SMD 23.83; 95% CI 9.22-38.44; p=0.02) and the data revealed statistically significant differences. The results of Meta-analysis revealed statistically significant differences between SSA levels of oral cancer and healthy group. CONCLUSION: Salivary sialic acid levels were observed to be consistently higher in oral cancer group compared to oral precancer and healthy group. However, a cut-off value of SSA levels for the early detection of oral cancer and precancer could not be established because of the limited and heterogeneous data. In order to translate the use of SSA levels into clinical practice, to utilize it as a sensitive and reliable biomarker, more standardized method of saliva processing and biochemical analysis are required with studies conducted on larger populations.
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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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».