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Enregistrement W2906990747 · doi:10.1155/2019/5160694

The Role of Infection in Acute Exacerbation of Idiopathic Pulmonary Fibrosis

2019· article· en· W2906990747 sur OpenAlexaff
Dong Weng, Xianqiu Chen, Hui Qiu, Yuan Zhang, Qiuhong Li, Mengmeng Zhao, Qin Wu, Tao Chen, Yang Hu, Liu-Sheng Wang, Yaru Wei, Yu‐Kui Du, Shanshan Chen, Ying Zhou, Fen Zhang, Li Shen, Yiliang Su, Martin Kolb, Huiping Li

Notice bibliographique

RevueMediators of Inflammation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesShanghai Hospital Development CenterNational Natural Science Foundation of ChinaFundamental Research Funds for the Central UniversitiesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésIdiopathic pulmonary fibrosisSputumExacerbationMedicineImmunologyInternal medicineLungPathologyTuberculosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background . Acute exacerbation of IPF (AE-IPF) is associated with high mortality. We studied changes in pathogen involvement during AE-IPF and explored a possible role of infection in AE-IPF. Objectives . Our purpose is to investigate the role of infection in AE-IPF. Methods . Overall, we recruited 170 IPF patients (48 AE-IPF, 122 stable) and 70 controls at Shanghai Pulmonary Hospital. Specific IgM against microbial pathogens and pathogens in sputum were assessed. RNA sequences of pathogens in nasopharyngeal swab of IPF patients were detected by PathChip. A panel of serum parameters reflecting immune function were assessed. Results . Antiviral/bacterial IgM was higher in IPF vs. controls and in AE-IPF vs. stable IPF. Thirty-eight different bacterial strains were detected in IPF patient sputum. Bacteria-positive results were found in 9/48 (18.8%) of AE-IPF and in 26/122 (21.3%) stable IPF. Fifty-seven different viruses were detected in nasopharyngeal swabs of IPF patients. Virus-positive nasopharyngeal swabs were found in 18/30 (60%) of tested AE-IPF and in 13/30 (43.3%) of stable IPF. AE-IPF showed increased inflammatory cytokines (IL-6, IFN- γ , MIG, IL-17, and IL-9) vs. stable IPF and controls. Mortality of AE-IPF in one year (39.5%) was higher compared to stable IPF (28.7%) .Conclusions . IPF patients had different colonization with pathogens in sputum and nasopharyngeal swabs; they also displayed abnormally activated immune response, which was exacerbated during AE-IPF.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations61
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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