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Enregistrement W2977323533 · doi:10.14740/jocmr3875

Influence of the Lung Microbiota Dysbiosis in Chronic Obstructive Pulmonary Disease Exacerbations: The Controversial Use of Corticosteroid and Antibiotic Treatments and the Role of Eosinophils as a Disease Marker

2019· review· en· W2977323533 sur OpenAlexvenueno aff
Domenico Maurizio Toraldo, Luana Conte

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineExacerbationCOPDDysbiosisDiseaseAntibioticsLungImmunologyIntensive care medicineMicrobiomeObstructive lung diseaseInternal medicineBioinformaticsMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a debilitating lung disease associated with loss of lung function, poorer quality of life, co-morbidities, significant mortality, and higher health care costs. Frequent acute exacerbations of COPD are sudden worsening of symptoms, the nature of which is associated with bacterial or viral infections. However, one-third of exacerbations remain of undetermined origin. Although it is largely discussed and controversial, current guidelines recommend treatment of exacerbations with bronchodilators, antibiotics, and systemic corticosteroids; this is despite being associated with limited benefits in term of reducing mortality, side effects and without paying attention to the heterogeneity of these exacerbations. Increasing evidence suggests that the lung microbiota plays an important role in COPD and numerous studies have reported differences in the microbiota between healthy and disease states, as well as between exacerbations and stable COPD, leading to the hypothesis that frequent acute exacerbation is more likely to experience significant changes in lung microbiota composition. These findings will need further examination to explain the causes of lung dysbiosis, namely microbial composition, the host response, including the recruitment of eosinophils, lifestyle, diet, cigarette smoking and the use of antibiotics and corticosteroids. It is now important to assess: 1) Whether alterations in the lung microbiota contribute to disease pathogenesis, especially in exacerbations of unknown origin; 2) The role of eosinophils; and 3) Whether the microbiota of the lung can be manipulated therapeutically to improve COPD exacerbation event and disease progression. In summary, we hypothesize that the alterations of the lung microbiota may explain the undetermined origins of exacerbations and that there is an urgent need to facilitate the design of intervention studies that aim at conserving the lung microbial flora.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,007
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,359 · 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'étudeObservationnel
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

Citations34
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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