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Enregistrement W7116054382 · doi:10.37219/2528-8253-2025-1-2-52

THE ROLE OF NASAL MICROBIOME IN THE PATHOGENESIS OF CHRONIC RHINOSINUSITIS: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS

2025· article· W7116054382 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOTORHINOLARYNGOLOGY · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathogenesisMicrobiomeChronic rhinosinusitisStaphylococcus aureusPopulationProinflammatory cytokineSinusitisHaemophilus influenzae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Chronic rhinosinusitis (CRS) is one of the most common diseases of the upper respiratory tract, affecting 5-15% of the population in different regions worldwide. Despite decades of research, the exact pathogenesis of CRS remains debatable, and the role of the nasal microbiome requires detailed investigation. Objective: To analyze and systematize current data (2018-2025) regarding the role of the nasal cavity and paranasal sinus microbiome in the pathogenesis of chronic rhinosinusitis and to conduct a meta-analysis. Materials and Methods: A systematic search was conducted in PubMed, Scopus, Web of Science, Cochrane Library, and Google Scholar databases. Twenty-one studies meeting the inclusion criteria were selected. The quality assessment was performed using the Newcastle-Ottawa Scale for observational studies and the Cochrane Risk of Bias 2 tool for randomized controlled trials. A meta-analysis was conducted using a random-effects model. The quality of evidence was evaluated using the GRADE system. Results: The meta-analysis revealed a statistically significant increase in the prevalence of Haemophilus influenzae in patients with CRS (OR: 2.00; 95% CI: 1.08-3.72; p=0.0276) and a decrease in the relative frequency of Corynebacterium spp. (mean difference: -5.44%; 95% CI: -8.88 to -2.00; p=0.0019). A significant reduction in bacterial diversity indices in CRS patients was established (SMD: -0.62; 95% CI: -0.90 to -0.34; p<0.0001). No statistically significant differences in the prevalence of Staphylococcus aureus were found between CRS patients and the control group; however, a strong positive correlation between Staphylococcus aureus levels and the proinflammatory cytokine IL-8 was identified (r=0.67; 95% CI: 0.55-0.76; p<0.0001). Conclusions: The meta-analysis confirms the concept of microbial dysbiosis as an important pathogenetic mechanism in chronic rhinosinusitis. Reduced bacterial diversity, increased prevalence of Haemophilus influenzae, and decreased presence of commensal Corynebacterium spp. are characteristic features of microbiome changes in CRS. Different CRS phenotypes are characterized by specific microbial profiles, emphasizing the importance of a personalized approach to diagnosis and treatment. Keywords: chronic rhinosinusitis, microbiome, dysbiosis, Staphylococcus aureus, Haemophilus influenzae, Corynebacterium, bacterial diversity, meta-analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,039
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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