The importance of airway and lung microbiome in the critically ill
Notice bibliographique
Résumé
During critical illness, there are a multitude of forces such as antibiotic use, mechanical ventilation, diet changes and inflammatory responses that could bring the microbiome out of balance. This so-called dysbiosis of the microbiome seems to be involved in immunological responses and may influence outcomes even in individuals who are not as vulnerable as a critically ill ICU population. It is therefore probable that dysbiosis of the microbiome is a consequence of critical illness and may, subsequently, shape an inadequate response to these circumstances.Bronchoscopic studies have revealed that the carina represents the densest site of bacterial DNA along healthy airways, with a tapering density with further bifurcations. This likely reflects the influence of micro-aspiration as the primary route of microbial immigration in healthy adults. Though bacterial DNA density grows extremely sparse at smaller airways, bacterial signal is still consistently detectable in bronchoalveolar lavage fluid, likely reflecting the fact that lavage via a wedged bronchoscope samples an enormous surface area of small airways and alveoli. The dogma of lung sterility also violated numerous observations that long predated culture-independent microbiology.The body's resident microbial consortia (gut and/or respiratory microbiota) affect normal host inflammatory and immune response mechanisms. Disruptions in these host-pathogen interactions have been associated with infection and altered innate immunity.In this narrative review, we will focus on the rationale and current evidence for a pathogenic role of the lung microbiome in the exacerbation of complications of critical illness, such as acute respiratory distress syndrome and ventilator-associated pneumonia.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».