Cystic fibrosis lung environment and Pseudomonas aeruginosa infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The airways of patients with cystic fibrosis (CF) are highly complex, subject to various environmental conditions as well as a distinct microbiota. Pseudomonas aeruginosa is recognized as one of the most important pulmonary pathogens and the predominant cause of morbidity and mortality in CF. A multifarious interplay between the host, pathogens, microbiota, and the environment shapes the course of the disease. There have been several excellent reviews detailing CF pathology, Pseudomonas and the role of environment in CF but only a few reviews connect these entities with regards to influence on the overall course of the disease. A holistic understanding of contributing factors is pertinent to inform new research and therapeutics. DISCUSSION: In this article, we discuss the deterministic alterations in lung physiology as a result of CF. We also revisit the impact of those changes on the microbiota, with special emphasis on P. aeruginosa and the influence of other non-genetic factors on CF. Substantial past and current research on various genetic and non-genetic aspects of cystic fibrosis has been reviewed to assess the effect of different factors on CF pulmonary infection. A thorough review of contributing factors in CF and the alterations in lung physiology indicate that CF lung infection is multi-factorial with no isolated cause that should be solely targeted to control disease progression. A combinatorial approach may be required to ensure better disease outcomes. CONCLUSION: CF lung infection is a complex disease and requires a broad multidisciplinary approach to improve CF disease outcomes. A holistic understanding of the underlying mechanisms and non-genetic contributing factors in CF is central to development of new and targeted therapeutic strategies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».