Non‐Type 2 and Mixed Inflammation in Chronic Rhinosinusitis and Lower Airway Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim was to discuss the role of non-type 2 inflammation in patients diagnosed with chronic rhinosinusitis (CRS) and comorbid lower airway disease. DATA SOURCES: Medline, Embase, National Institute for Health and Care Excellence, TRIP Database, ProQuest, Clinicaltrials.gov, Cochrane Central Registry of Controlled Trials, Web of Science, government and health organizations, and graduate-level theses. REVIEW METHODS: This scoping review followed PRISMA-ScR guidelines. Search strategy was peer-reviewed by medical librarians. Studies were included if they utilized airway sampling, non-type 2 cytokines, and patients with CRS and lower airway disease. RESULTS: Twenty-seven from 7060 articles were included. In patients with CRS and comorbid asthma, aspirin-exacerbated respiratory disease (AERD), and chronic obstructive pulmonary disease (COPD)/bronchiectasis, 60% (n = 12), 33% (n = 2), and 100% (n = 1), respectively, demonstrated mixed or non-type 2 endotypes. Comorbid CRS and asthma produced type 1 (n = 1.5), type 2 (n = 8), type 3 (n = 1), mixed type 1/2 (n = 1), and mixed type 1/2/3 (n = 8.5) endotype shifts. AERD demonstrated type 2 (n = 4), mixed type 2/3 (n = 1), and mixed type 1/2/3 (n = 1) endotype shifts. CRS with COPD or bronchiectasis demonstrated a mixed 1/2 (n = 1) endotype shift. CONCLUSION: Type 2 disease has been extensively reviewed due to advent biologics targeting type 2 inflammation, but outcomes may be suboptimal due to the presence of non-type 2 inflammation. A proportion of patients with CRS and comorbid lower airway disease demonstrated mixed and non-type 2 endotype shifts. This emphasizes that patients with unified airway disease may have forms of inflammation beyond classical type 2 disease which could inform biologic development. Laryngoscope, 134:1005-1013, 2024.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».