Nasal nitric oxide levels in hiv infection: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Low levels of nasal NO have been associated with increased propensity to rhinosinusitis and respiratory tract infections. Our objective was to describe nasalNOlevels in HIV-infected individuals versus healthy controls and determine possible risk factors for reduced nasal NO levels. Materials and Methods. HIV-infected individuals and healthy controls were recruited. Participants underwent nasal NO testing by standardized methods using a CLD88 chemiluminescence analyzer and completed the Sinonasal Outcome Test-20 (SNOT-20) on symptoms of rhinosinusitis. Results. Participants included 41 HIV-infected individuals with suppressed VL on antiretroviral therapy (ART group), 5HIV-infected individuals with detectable VL off ART (viremic group), and 12 healthy controls (HC group). Mean nasal NO level was 253 (+/- 77) nL/min in the ART group, 213 (+/- 48) nL/min in the viremic group, and 289 (+/- 68) nL/min in the HC group (p = 0.133; ANOVA). There was no correlation between nasal NO level and VL in viremic individuals (p = -0.200;p = 0.747). Differences were observed in mean total points on the SNOT-20 which were 19 (+/- 16)/100, 18 (+/- 26)/100, and 4 (+/- 4)/100 in the ART, viremic, and HC groups, respectively (p = 0.013; ANOVA). Conclusion. Healthy individuals, HIV patients on ART, and viremic individuals off ART display similar nasalNOlevels. However, rhinosinusitis symptoms remain prominent despite ART-treatment.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».