Endotypes of chronic rhinitis: A cluster analysis study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic rhinitis (CR) is currently regarded as a syndrome, which presents as several endotypes. The aim of this study was to identify the CR endotype clusters and investigate the inflammatory patterns associated with the different endotypes. METHODS: A total of 259 CR patients and 20 control subjects were enrolled in this prospective study. Twelve clinical variables were analyzed using cluster analysis and five inflammatory variables were measured to investigate the inflammatory patterns associated with the different clusters. RESULTS: Six endotype clusters of CR were defined in the Chinese CR patients. Patients in cluster 1 (38.6%) were diagnosed as allergic rhinitis (AR) without asthma, and in cluster 2 (13.5%) as AR with asthma, with all demonstrating positive results for local eosinophils and high levels of local and serum IgE. Similarly, patients in cluster 3 (18.6%) were diagnosed as nonallergic rhinitis with eosinophilia syndrome (NARES) without asthma and in cluster 5 (5.0%) as NARES with asthma, with all demonstrating positive results for local eosinophils, and negative results for both local and serum IgE. Patients in cluster 4 (4.6%) were diagnosed as local allergic rhinitis and showed positive results for local eosinophils and local IgE, but negative results for serum IgE, whereas patients in cluster 6 (19.7%) were diagnosed as idiopathic rhinitis because of high symptoms scores, but negative findings for local eosinophils, local IgE, and serum IgE. CONCLUSIONS: Chinese CR patients may be clustered into six endotypes with different inflammatory patterns, which may help in delivering individualized treatment.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».