Microbiota, Mucus, and Modulators: Cystic Fibrosis Infection Pathogenesis in the Cystic Fibrosis Transmembrane Conductance Regulator Modulator Era
Notice bibliographique
Résumé
Cystic fibrosis (CF) lung disease is a result of defective CF transmembrane conductance regulator (CFTR)-mediated ion transport, producing dehydrated mucus, impaired mucociliary clearance and an opportune environment for chronic airway infection. CF airway infections are polymicrobial airway ecosystems often dominated by CF pathogens such as Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus, Burkholderia, Stenotrophomonas, Achromobacter, and nontuberculous mycobacteria that drive cycles of infection, inflammation, and bronchiectasis. Highly effective CFTR modulators, including elexacaftor/tezacaftor/ivacaftor, improve airway hydration and mucociliary clearance and reduce pathogen CF acquisition and density. However, even with CFTR modulator treatment, most individuals with established infection remain chronically infected, and long-term impacts of CFTR modulators on airway infection dynamics and associated clinical outcomes remain unclear. In this review, we address key gaps in understanding chronic infection in the CFTR modulator era, including changes in infection-related lung disease pathogenesis, airway-gut microbiome interactions, approaches to airway infection sampling, and implications for infection management.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».