Gene polymorphism in oral health condition associated with coal dust exposure: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: South Kalimantan, known as the second largest coal supplier in Indonesia, is associated with the presence of significant quantities of coal dust in the environment. Coal dust contains various substances that are carcinogenic and cytotoxic. Direct contact of coal dust to the oral cavity is at risk of gene polymorphism resulting in the manifestation of diseases in the mouth. The study aimed to explore the relationship between gene polymorphisms affecting oral health conditions and coal dust exposure through a systematic review. Methods: A systematic search of PubMed, Google Scholar, Crossref, Scopus, Web of Science, Lens, and Semantic Scholar databases was conducted for English peer-reviewed articles (1/1/2004–15/9/2024) on oral-related gene polymorphisms from coal dust exposure in humans, animals, and cells. The review followed PRISMA 2020 guidelines, with a narrative synthesis of the findings. Bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), SYstematic Review Centre for Laboratory animal Experimentation (SYRCLE) and Quality Assessment Tool for In Vitro Studies (QUIN). Result: Overall 17 studies were included. From all 6.703 case-control, 136 in vivo participants and 60 cell samples showed that gene polymorphisms were more frequent in the coal dust-exposed group compared to the non-exposed group and the healthy group. Predisposing factors such smoking, length of time, and age contribute to triggering oral gene polymorphisms. The limitation of this research was the limited number of studies discussing gene polymorphisms due to coal dust exposure directly to the oral cavity, which affected the representativeness of the articles. Conclusion: There are polymorphisms in 11 oral-related genes (AhR, CYP1A1, GSTM1, GSTT1, hOGG1, IL6, IL1B, NQO1, TNF, TP53, and XRCC1) after coal dust exposure, presenting genotoxic and mutagenic potential.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».