Biofilm‐forming bacteria and quality of life improvement after sinus surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It remains unclear how much chronic rhinosinusitis (CRS) patients with bacterial biofilms can benefit from functional endoscopic sinus surgery (FESS). We aimed to evaluate whether biofilm-forming bacteria was associated with quality of life (QOL) improvement after FESS. METHODS: This retrospective cohort study included adult CRS patients who underwent FESS from 2008 to 2011. Sinus samples were taken to evaluate for biofilm-formation in vitro using a modified Calgary Biofilm Detection Assay. QOL was measured before FESS, and 1-month, 3-month, and 6-month after FESS using 22-item Sino-Nasal Outcome Test (SNOT-22) scores. Patients' characteristics and medications were collected. Clinical significant QOL change was defined as a difference of at least 0.5 standard deviation (SD) of baseline SNOT-22 score in the reference group. RESULTS: A total of 156 patients had complete data, and 15% had biofilm-forming bacteria (n = 24). Patients with biofilm-forming bacteria had significantly worse preoperative SNOT-22 scores compared to patients without biofilm-forming bacteria (48 ± 20 vs 38 ± 23, p = 0.048). Both groups had clinically significant QOL improvement after FESS, and the differences in their 1-month (23 ± 19 vs 17 ± 20) and 3-month (27 ± 18 vs 18 ± 19) post-FESS SNOT-22 scores were not significant. However, patients with biofilm-forming bacteria demonstrated significantly less QOL improvement than patients without biofilm-forming bacteria from pre-FESS to 6-month post-FESS visits after adjusting for clinical factors (35 ± 25 vs 14 ± 15; β-coefficient = 0.71; 95% confidence interval [CI], 0.13 to 1.28; p = 0.016). CONCLUSION: CRS patients with biofilm-forming bacteria demonstrated clinically significant QOL improvement following FESS, but the degree of improvement was decreased overtime and became significantly worse than patients without biofilm-forming bacteria by 6-month follow-up. This QOL worsening was independent of other risk factors for CRS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».