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Enregistrement W2784241433 · doi:10.1155/2018/7645125

Nasal Nitric Oxide Levels in HIV Infection: A Cross-Sectional Study

2018· article· en· W2784241433 sur OpenAlexafffund
Cecilia T. Costiniuk, Vikram Mehraj, Jean‐Pierre Routy, Cristina De Castro, Natale Wasef, Mohammad‐Ali Jenabian, Syim Salahuddin, Bertrand Lebouché, Joseph Cox, Jason Szabo, Marina B. Klein, Larry C. Lands, Adam J. Shapiro

Notice bibliographique

RevueAIDS Research and Treatment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Cross-sectional studyNitric oxideImmunologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction . Low levels of nasal NO have been associated with increased propensity to rhinosinusitis and respiratory tract infections. Our objective was to describe nasal NO levels in HIV-infected individuals versus healthy controls and determine possible risk factors for reduced nasal NO levels. Materials and Methods . HIV-infected individuals and healthy controls were recruited. Participants underwent nasal NO testing by standardized methods using a CLD88 chemiluminescence analyzer and completed the Sinonasal Outcome Test-20 (SNOT-20) on symptoms of rhinosinusitis. Results . Participants included 41 HIV-infected individuals with suppressed VL on antiretroviral therapy (ART group), 5 HIV-infected individuals with detectable VL off ART (viremic group), and 12 healthy controls (HC group). Mean nasal NO level was 253 (±77) nL/min in the ART group, 213 (±48) nL/min in the viremic group, and 289 (±68) nL/min in the HC group (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.133</mml:mn></mml:math>; ANOVA). There was no correlation between nasal NO level and VL in viremic individuals (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mml:mi>r</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mo>-</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.200</mml:mn></mml:math>; <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.747</mml:mn></mml:math>). Differences were observed in mean total points on the SNOT-20 which were 19 (±16)/100, 18 (±26)/100, and 4 (±4)/100 in the ART, viremic, and HC groups, respectively (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.013</mml:mn></mml:math>; ANOVA). Conclusion . Healthy individuals, HIV patients on ART, and viremic individuals off ART display similar nasal NO levels. However, rhinosinusitis symptoms remain prominent despite ART-treatment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,184
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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