The role of innate lymphoid cells in chronic rhinosinusitisseverity in children: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:The microbiome has been identified as a significant factor in the pathogenesis of various inflammatory and autoimmune diseases, including chronic rhinosinusitis (CRS), a condition that affects up to 12% of the global population.Aim: To evaluate the role of innate lymphoid cells (ILC1, ILC2, and ILC3) and their relationship with nasal microbiota in CRS in children. Material and methods:We assessed the clinical, microbiological, and immunological characteristics of 63 children with CRS.We evaluated disease severity using the Sinus and Nasal Quality of Life Survey (SN-5) and measured ILC1, ILC2, and ILC3 levels in nasal scrapings; microbial diversity was expressed as OTU richness.Results: We found a statistically significant relationship between ILC1 levels and CRS severity, suggesting a potential role of ILC1 in the development of the disease.ILC3 levels were significantly associated with lower microbial richness.While atopy was more common in children with high levels of ILC2, the relationship was not significant.Conclusions: Our results indicate that innate lymphoid cells may play a significant role in the inflammatory processes underlying the development and severity of chronic rhinosinusitis, with ILC1 activation being particularly strongly associated with CRS severity in young children.Additionally, ILC3 may play a role in modulating the nasal microbiome in CRS patients, but the relationship is not strong enough to significantly impact the clinical characteristics.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».