An update on the classifications, diagnosis, and treatment of rhinosinusitis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This review is timely and relevant because rhinosinusitis is a disease process that is heterogeneous in its clinical and pathologic manifestations. Therefore, no one causative factor has been identified that fully accounts for all rhinosinusitis. The purpose of this review is to provide a succinct update of rhinosinusitis classification, pathophysiology, and management given the new movement toward evidence-based guidelines. RECENT FINDINGS: The term rhinosinusitis reflects the concurrent inflammatory and infectious processes that affect the nasal passages and the contiguous paranasal sinuses. The most recent classification scheme is intended primarily to guide clinical research and divides rhinosinusitis into four categories: acute bacterial rhinosinusitis, chronic sinusitis with nasal polyposis, chronic rhinosinusitis with nasal polyposis, and allergic fungal rhinosinusitis. The goals of treatment include reduction of mucosal edema, reestablishment of sinus ventilation, and eradication of infecting pathogens. Multiple therapies are available for the management of chronic rhinosinusitis, including antibiotics, hypertonic and isotonic saline irrigations or sprays, topical and systemic glucocorticords, antileukotriene agents, and endoscopic sinus surgery. SUMMARY: Rhinosinusitis is a common medical problem that interferes with patient quality of life and loss of work productivity. Because of the heterogeneity that underlies its pathology, no one treatment regimen exists for the management of rhinosinusitis.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».