Manuka honey versus saline sinus irrigation in the treatment of cystic fibrosis‐associated chronic rhinosinusitis: A randomised pilot trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Manuka honey attacks biofilms, which contribute to bacterial persistence in cystic fibrosis sinusitis. The primary objective was to determine feasibility of investigating manuka honey as an irrigation treatment for cystic fibrosis sinusitis and secondarily to assess the treatment's preliminary effectiveness. DESIGN: Prospective, single-blinded (clinician only), randomised, parallel two-arm pilot trial. SETTING: Tertiary rhinology clinic. PARTICIPANTS: Subjects had recalcitrant cystic fibrosis sinusitis and previous sinus surgery. They received manuka honey or saline sinus irrigations twice daily for 30 days. MAIN OUTCOME MEASURES: Main outcomes were recruitment/retention rates and tolerability. Preliminary effectiveness was assessed based on quality-of-life Sinonasal Outcome Test-22 and Lund-Kennedy endoscopic change scores and post-treatment culture negativity. RESULTS: Over 10 months, 13 subjects were enrolled, and 77% (10/13) were included in the analysis. Manuka honey irrigations were well-tolerated. The quality-of-life change score was clinically significant for manuka honey (-9 [-14,-6]) but not saline (-5 [-9,-1]), although the difference was not statistically significant (P = .29). Lund-Kennedy endoscopic change score was significantly better for manuka honey (-3 [-5,-3]) versus saline (0 [0,0]) (P = .006). There was no difference in post-treatment culture negativity between manuka honey (1/5, 20%) and saline (0/5, 0%) (P = 1.00). CONCLUSIONS: Manuka honey irrigations were well tolerated, and retention rates were high. Preliminary data showed that manuka honey achieved a clinically important difference in quality-of-life score and a significantly better endoscopic outcome. Microbiological control was difficult to achieve. A future definitive trial would require multi-institutional recruitment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».