Nasal Nitric Oxide Levels in HIV Infection: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
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 ( p=0.133 ; ANOVA). There was no correlation between nasal NO level and VL in viremic individuals ( r=-0.200 ; p=0.747 ). 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 ( p=0.013 ; 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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».