Cytokine Profile of Chronic Sinusitis in Patients With Cystic Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The inflammatory-cell and cytokine profiles of chronic sinusitis (CS) are well documented in the literature. In contrast, little is known about the pathogenesis of this condition in patients with cystic fibrosis (CF). OBJECTIVE: To determine whether patients with CF have inflammatory-cell and cytokine profiles that differ from other patients with CS. METHODS: Patients with CF (n = 7) and adults with CS (n = 7) undergoing functional endoscopic sinus surgery were recruited for the study. Patients with no allergies or sinus disease (n = 6) were used as controls. Using immunohistochemical analysis, we assessed sinus mucosal specimens for the presence of T lymphocytes, eosinophils, macrophages, and neutrophils. Using in situ hybridization, we assessed the expression of interleukin (IL) 4, IL-5, IL-8, IL-10, and interferon gamma. RESULTS: There was a higher number of neutrophils, macrophages, and cells expressing messenger RNA for interferon gamma and IL-8 in patients with CF than in patients with CS or in controls (P<.01). The number of eosinophils and cells expressing messenger RNA for IL-4, IL-5, and IL-10 was higher in patients with CS than in those with CF and controls (P<.01). CONCLUSIONS: Sinus disease in patients with CF presents different inflammatory-cell and cytokine profiles than that seen in other patients with CS. These results may explain the difference in response to treatment in the CF group.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».