Blood IgE and Eosinophils are not Reliable Predictors of Nasal Tissue Eosinophils in Chronic Rhinosinusitis with Nasal Polyposis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Chronic rhinosinusitis with nasal polyposis (CRSwNP) is a chronic inflammatory condition of the paranasal sinuses that is mainly associated with type-2 inflammation. Immunoglobulin E (IgE) and eosinophils in blood and nasal tissue have been suggested as biomarkers for the prognosis and severity of CRSwNP as well as indications for biological treatment. Objective The present study aims to assess the relationships between blood IgE concentration, blood eosinophil count, and nasal polyp eosinophil count in CRSwNP patients. Methods The present study is retrospective. Nasal polyps from CRSwNP patients (n = 73) were fixed and embedded in paraffin for hematoxylin and eosin stain. Blood was collected to measure IgE concentration and eosinophil count. Results Weak correlations were found between blood and tissue eosinophil counts (p = 0.004, r = 0.367) as well as blood IgE concentration and blood eosinophil count (p = 0.007, r = 0.372). There was no statistically significant correlation between blood IgE concentration and tissue eosinophil count. When dividing patients based on nasal polyp eosinophil count, blood eosinophil level was higher in the severely eosinophilic group than in the mildly eosinophilic group (p = 0.002). Conclusion Blood IgE and eosinophils are not reliable biomarkers to predict the inflammatory condition in CRSwNP. Further research is needed on the clinical roles of these biomarkers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».