Dissecting cardiovascular disease-associated noncoding genetic variants using human iPSC models
Notice bibliographique
Résumé
Timely adjustments of antibiotic and corticosteroid treatments are vital for patients with diffuse parenchymal lung diseases (DPLDs). In this study, 41 DPLD patients with negative metagenomic next-generation sequencing (mNGS) results who were responsive to corticosteroids were enrolled. Among these patients, about 26.8% suffered from drug-induced DPLD, while 9.8% presented autoimmune-related DPLD. Following the report of the negative mNGS results, in 34 patients with complete antibiotics administration profiles, 79.4% (27/34) patients discontinued antibiotics after receiving negative mNGS results. Moreover, 70.7% (29/41) patients began or increased the administration of corticosteroid upon receipt of negative mNGS results. In the microbiota analysis, Staphylococcus and Stenotrophomonas showed higher detection rates in patients with oxygenation index (OI) below 300, while Escherichia and Stenotrophomonas had higher abundance in patients with pleural effusion. In summary, our findings demonstrated the clinical significance of mNGS in assisting the antibiotic and corticosteroid treatment adjustments in corticosteroid-responsive DPLD. Lung microbiota may imply the severity of the disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».