Do Aging Factors Influence the Clinical Presentation and Management of Chronic Rhinosinusitis?
Notice bibliographique
Résumé
Objective/Hypothesis Chronic rhinosinusitis (CRS) is a complex inflammatory disease of the upper respiratory airways resulting from the dysregulation of immunity and epithelial defenses. More recently, the contribution of an altered nasal microbiome to the development of CRS has also been proposed. However, the impact of aging on the development of CRS has been long overlooked. Here we propose, in a hypothesis piece, that aging can influence the physiopathology of CRS and its subsequent management in an elderly population. Data Sources We summarize the recent literature findings supporting that elderly patients with CRS could be a distinct population from those with adult CRS and might require different or adjunct therapeutic approaches. Methods Review of recent literature of the effect of aging and its possible effects in CRS using 3 different databases. Conclusions Age‐dependent decrease in the levels of the S100 family proteins involved in epithelial proliferation, repair, and defenses combined with chronic inflammation might lead to an increased risk of abnormal microbial colonization and loss of microbiota diversity. Ultimately, these changes could have the potential to alter the physiopathology of CRS in the elderly. Implications Unlike in adults, in whom CRS T h 2‐skewed responses with eosinophilia are thought to play a critical role, in aging populations, a microbiome and epithelial barrier dysfunctions may instead be the pivotal agents of disease development and persistence. This supports that therapies for elderly patients may require a different management or additional targeted therapies to control the disease. Prospective studies, however, are necessary to validate this concept.
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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) | 0,001 | 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 ».