Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neutrophils, eosinophils and inflammatory cells contribute to asthmatic inflammation. The anti-bactericidal/permeability-increasing protein (BPI), produced by neutrophils, peripheral blood monocytes or epithelial cells, can neutralize lipopolysaccharide activity and enhance phagocytosis regulation function. This study aimed to assess the clinical significance of BPI in asthmatic patients. METHODS: We recruited 18 controlled asthma, 39 uncontrolled asthma and 35 healthy controls individuals. Clinical characteristics (age, gender, allergy history, body mass index (BMI) and smoking history), clinical indicators [whole blood count, forced expiratory volume in one second as percentage of predicted volume (FEV1% predicted), IgE level, high sensitivity C-reactive protein (hs-CRP) and fractional expiratory nitric oxide (FeNO)] and serum BPI levels were measured to compare among each group. We then evaluated the correlation between BPI, clinical characteristics and clinical indicators. Finally, linear regression analysis was performed to exclude the influence of other factors and to find the independent influencing factors of BPI. RESULTS: Our results showed that the serum BPI levels increased by twofold in the controlled asthma group (12.83 ± 6.04 ng/mL) and threefold in the uncontrolled asthma group (18.10 ± 13.48 ng/mL), compared to the healthy control group (6.00 ± 2.58 ng/mL) (p < 0.001). We further found that serum BPI levels were positively correlated with the hs-CRP (p = 0.002). There was no significant association among BPI, age, gender, BMI, allergy, blood eosinophils, blood neutrophils, IgE, FeNO or FEV1% predicted. CONCLUSION: BPI levels were increased in asthma and positively correlated with hs-CRP. BPI as a potential asthma biomarker that still needs further research.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».