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Enregistrement W2903211873 · doi:10.1097/moo.0000000000000503

Endotypes of chronic rhinosinusitis

2018· review· en· W2903211873 sur OpenAlexaff
Jonathan Yip, Eric Monteiro, Yvonne Chan

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Otolaryngology & Head & Neck Surgery · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensTrillium Health CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndotypeImmunologyDiseaseImmune systemChronic rhinosinusitisInflammationBioinformaticsAsthmaPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,287 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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