Gram‐negative bacterial carriage in chronic rhinosinusitis with nasal polyposis is not associated with more severe inflammation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We have previously demonstrated that persistent symptoms following functional endoscopic sinus surgery for chronic rhinosinusitis (CRS) is associated with Gram-negative bacterial carriage. Mechanisms for this remain unknown. We wished to determine whether Gram-negative carriage in patients with CRS with nasal polyposis is associated with a more severe inflammatory phenomenon. METHODS: Three hundred and thirty-seven patients with CRS with nasal polyposis (CRSwNP) previously phenotyped for genetic association studies with questionnaire, serum biomarkers, and endoscopically-obtained swab cultures were studied. These were separated according to the presence (wGN) or absence (sGN) of Gram-negative bacterial carriage; demographic parameters and available serum biomarkers (complete blood count [CBC], total immunoglobulin E [IgE]) were then compared. Subgroup analysis for Pseudomonas aeruginosa (GNwPa) and non-Pseudomonas Gram-negative bacteria (GNsPs) was performed in order to explore potentially differential roles of these bacteria. RESULTS: Gram-negative bacterial carriage was not associated with a difference in demographic parameters or serum biomarkers. However, P. aeruginosa carriage was associated with a higher self-reported incidence of asthma (GNwPa 79%, sGN 57%; p = 0.048). Interestingly, serum IgE was increased in the non-Pseudomonas Gram-negative population (GNsPs: 338 IU/mL, sGN: 195 IU/mL; p = 0.026). CONCLUSION: CRSwNP patients colonized with Gram-negative bacteria have a similar pattern of inflammation as assessed by serum biomarkers to those colonized with Gram-positive ones. Gram-negative bacteria may contribute to development of a T helper 2 (Th2) phenotype via other mechanisms, possibly via Toll-like receptor 4 (TLR4)-mediated interleukin 33 (IL-33) production. Differences in phenotype associated with Pseudomonas species carriage suggest a different behavior than other Gram-negative bacteria, supporting their importance as disease modifiers in CRSwNP.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».