The presence of Interleukin-13 in nasal lavage may be a predictor of nasal polyposis in pediatric patients with cystic fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sinonasal disease is a common feature of cystic fibrosis (CF) and can cause significant morbidity in these patients. Our objective was to determine if CF individuals with concomitant nasal polyposis (NP) express a unique profile of inflammation and if so, whether these inflammatory cytokine mediators have predictive value in identifying these individuals for prompt management by an Otolaryngologist. METHODOLOGY: Nasal lavage samples and clinical outcomes of disease severity were obtained from thirty-eight pediatric CF individuals. Participants were subdivided based on the presence or absence of NP. Nasal lavage samples were analyzed on a panel of seventeen cytokine targets using a Bio-Plex Luminex assay. A Perl Permutation test with correction for multiple hypotheses was performed to identify uniquely expressed cytokines between CF individuals with NP (CFwNP) and those without (CFsNP). RESULTS: Thirty-five patients were included in the analysis. Cytokines IL-13 and GM-CSF were uniquely expressed in the CFwNP group when compared to the CFsNP group. Logistic regression analysis demonstrated a significant association of IL-13 with NP. CONCLUSION: In children diagnosed with CF, the level of IL-13 in nasal lavage samples could potentially serve as a non-invasive clinical tool in predicting NP in this population, and a target for future immunotherapy.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».