Reproducibility of cell counts in nasal lavage: a comparison of pooled versus non-pooled nasal lavage samples
Notice bibliographique
Résumé
Nasal lavage is used to collect cells and inflammatory mediators from the nasal cavity. No universal method for nasal lavage exists and there is little evidence as to which method is most reproducible or reflective of tissue inflammation. To compare the reproducibility of a single lavage versus three pooled lavages. Randomized crossover trial of 7 perennial allergic rhinitis, 7 nasal polyp, and 7 control subjects. Two visits with single lavage and two with pooled lavage in alternating order were performed 7 to 10 days apart using a modified Naclerio method. A higher mean cell count was obtained using pooled lavage (means of 342 and 304 vs. 243 and 246, p=0000.4). The mean eosinophil percentage was comparable for both methods (for >100 cell count samples, 7% and 4% for single compared to 5% and 5% for pooled lavage, p=0.2). Single sample lavage produced a higher intraclass correlation (ICC) for eosinophil percentage (0.695 vs. 0.583). A cutoff of 100 total cells gave the most reproducible eosinophil % with ICC of >0.8. The ICC was 0.87 for single sample lavage and 0.81 for pooled lavage with >100 and 0.671 for SSL and 0.535 for MSL with >20 cells. Neutrophil (p=0.2), lymphocyte (p=0.2), monocyte (p=0.3), or basophil (p=0.3) percentages were not significantly different. Although the total cell counts were lower, single sample lavage was comparable in measuring inflammatory cells. The intraclass correlation of the eosinophil percentage in single lavage was higher than pooled lavage perhaps due to a wash out effect from multiple lavages.
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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 | 0,041 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».