Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: In contrast to the phenotypic classification of chronic rhinosinusitis (CRS), endotyping categorizes disease variants based on their underlying pathophysiologic mechanisms. Defining CRS endotypes may provide information on the risk for disease progression, recurrence and comorbid conditions, as well as identify suitable therapeutic targets. With the emergence of biologics, endotyping may enable personalized pharmacotherapy for recalcitrant CRS. The purpose of this review is to briefly summarize the pathophysiology and endotypes of CRS, and highlight the biologics that target mediators of CRS. RECENT FINDINGS: CRS is due to dysregulated immunologic responses to external stimuli, which induces inflammatory mediators. The linkage between innate lymphoid cells, adaptive CD4 T helper and CD8 + cytotoxic T cells has led to proposed endotypes that are based around immune response deviation into type 1, type 2 and type 3 responses. Cluster analysis has attempted to define endotypes, accounting for clinical characteristics, molecular and cellular biomarkers, and treatment response. Biologics targeting epithelial-derived cytokines and immunoglobulin E, as well as mediators of type 1, type 2 and type 3 inflammation, are being investigated in CRS. SUMMARY: Although there have been significant advances made in the understanding of the pathomechanisms of CRS, there currently remains a lack of full characterization of CRS endotypes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».