Murine model for chronic rhinosinusitis: An interventional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic rhinosinusitis (CRS) is a complex inflammatory disease of the sinonasal tract. To understand this disease entity and develop targeted treatments, a reproducible animal model is paramount. AIMS/OBJECTIVES: To optimize a murine model of eosinophilic CRS by establishing benchmark histological markers and validate its fidelity in evaluating intranasal treatments. MATERIAL AND METHODS: Forty-five Balb/c mice were included in the 7-week protocol. Experimental animals (n = 20) were induced a CRS disease state upon receiving intraperitoneal sensitization with ovalbumin (OVA), followed by intranasal OVA with Aspergillus oryzae protease. Analysis of complete blood count with differential, peripheral blood smear, and histological markers from the nasal cavity mucosa were performed. CRS mice were additionally treated with intranasal saline (n = 5) or mometasone (n = 10) and compared with control groups of untreated CRS (n = 5) and healthy (n = 5) mice after week 7. RESULTS: Histological analysis of experimental animal nasal mucosa revealed significantly higher levels of eosinophilic tissue infiltration/degranulation, hyaline droplets, Charcot-Leyden crystals, and respiratory epithelial thickness compared to healthy controls. Treatment with mometasone significantly reversed the histopathological changes observed in CRS mice. CONCLUSION AND SIGNIFICANCE: This murine model induced substantial local eosinophilic inflammation within sinonasal mucosa, that was reversible with mometasone. This model may be used to evaluate the efficacy of therapeutics designed to target CRS.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».