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Enregistrement W3085627017 · doi:10.1186/s13223-020-00480-8

Predictive significance of arachidonate 15-lipoxygenase for eosinophilic chronic rhinosinusitis with nasal polyps

2020· article· en· W3085627017 sur OpenAlexvenueno aff
Zhuoping Liang, Bing Yan, Chang Liu, Ruyu Tan, Chengshuo Wang, Luo Zhang

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaBeijing Municipal Administration of HospitalsCapital Medical UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNasal polypsMedicineEosinophilicGastroenterologyInternal medicineChronic rhinosinusitisEosinophilReceiver operating characteristicVisual analogue scaleAsthmaLogistic regressionPathologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Eosinophilic chronic rhinosinusitis with nasal polyps (ECRSwNP) exhibits a poorer outcome compared with non-eosinophilic chronic rhinosinusitis with nasal polyps (nonECRSwNP), so it is significant to identify effective markers to differentiate ECRSwNP in guiding the treatment strategies of these patients. Although arachidonate 15-lipoxygenase (ALOX15) is positioned as a marker of eosinophilic inflammation, its study in differentiating ECRSwNP has not been reported. The aim of this study is to assess the potential of ALOX15 in distinguishing and predicting ECRSwNP. Methods Forty-eight patients with chronic rhinosinusitis with nasal polyps (CRSwNP), including 30 ECRSwNP and 18 nonECRSwNP patients, were enrolled. ALOX15 mRNA level was determined in polyps by real-time polymerase chain reaction (RT-PCR). The patients’ baseline characteristics were evaluated and analyzed for correlations with ALOX15. Receiver operating characteristic (ROC) curve was used to assess the predictive significance of the potential predictors for ECRSwNP. Results ALOX15 mRNA level was significantly higher in ECRSwNP patients than in nonECRSwNP patients ( P < 0.001). ALOX15 mRNA was significantly correlated with tissue and blood eosinophil percentages ( r = 0.565, P < 0.001 and r = 0.395, P = 0.006), olfaction scores ( r = 0.400, P = 0.005), total visual analogue scale (VAS) symptom scores ( r = 0.383, P = 0.007), ethmoid/maxillary sinus (E/M) ratio ( r = 0.463, P = 0.001), and endoscopy scores ( r = 0.409, P = 0.004). Logistic regression analysis showed ALOX15 mRNA level and percentage of blood eosinophils to be predictive factors for ECRSwNP ( P = 0.004 and P = 0.036, respectively). ROC curve indicated ALOX15 to have high predictive accuracy for ECRSwNP (area under the curve (AUC) = 0.909), which was further improved by combination of ALOX15 with percentage of blood eosinophils (AUC = 0.933). Conclusions The relative ALOX15 mRNA level alone or in combination with blood eosinophils might be a reliable biomarker for predicting a diagnosis of ECRSwNP.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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