Nasal nitric oxide as a long‐term monitoring and prognostic biomarker of mucosal health in chronic rhinosinusitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nasal nitric oxide (nNO) is a potential biomarker of chronic rhinosinusitis (CRS), and correlates well with endoscopic and radiologic severity of disease. However, the long-term profile of nNO as a biomarker is not established in the literature. The objectives of our study were to examine whether nNO can maintain this correlation in a 5-year follow-up after endoscopic sinus surgery (ESS) and to investigate whether nNO value can be used to prognosticate revision rates in patients with CRS. METHODS: We enrolled CRS patients 5 years after initial ESS at our institution. Patients underwent initial ESS at our institution between January 2013 and January 2015. Patients prospectively had the following measurements at baseline, 1 month, 6 months, and 5 years post-ESS: nNO levels, Lund-Kennedy Endoscopy Score (LKES), and 22-item Sino-Nasal Outcome Test-22 (SNOT-22) score. We also compared the nNO levels between patients who underwent revision ESS and those who did not. RESULTS: There were 32 patients included in the study with 8 patients undergoing revision ESS during the 5-year follow-up. nNO levels were elevated at 1 month, 6 months, and 5 years post-ESS compared to baseline. A significant negative correlation between nNO and LKES was found at 5 years post-ESS. nNO levels were significantly reduced at baseline and 6 months post-ESS in the revision cohort compared to the nonrevision cohort despite having comparable radiologic severity. CONCLUSION: nNO may serve as a noninvasive long-term biomarker to monitor sinus disease severity and to prognosticate results in patients with CRS. This has implications for potential integration into clinical practice.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».