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Enregistrement W2065319150 · doi:10.1097/aci.0b013e3283423376

Bacterial biofilms and the pathophysiology of chronic rhinosinusitis

2010· review· en· W2065319150 sur OpenAlexaff
Dakheelallah Al-Mutairi, Shaun Kilty

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Allergy and Clinical Immunology · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilmMedicineChronic rhinosinusitisDiseasePathophysiologyQuorum sensingMicrobiologyTherapeutic modalitiesInflammationMicrobiomeIntensive care medicineImmunologyBacteriaBioinformaticsPathologyBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: To review the evidence for the presence of bacterial biofilms in chronic rhinosinusitis (CRS) and mechanisms by which they may contribute to the chronic inflammation characteristic of this disease. Lastly, to provide an overview of the current and potential future treatments for bacterial biofilms in CRS. RECENT FINDINGS: Advances in the techniques for identifying biofilms have confirmed the presence of bacterial biofilms on the sinonasal mucosa of patients with CRS. The impact on mucosal inflammation of the polymicrobial or multiorganism milieu is not yet well understood. Numerous novel topical therapies for the treatment of bacterial biofilms in CRS have been suggested with some demonstrating clinical efficacy. Blocking of quorum sensing represents a potential future therapy for biofilm treatment in CRS and biofilm infection at large. SUMMARY: Biofilms represent an important influence on the pathophysiology of CRS. Further understanding of biofilm interactions and microbial organism behavior will provide us with future treatment modalities for this disease.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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