Update on Clinical Inflammometry for the Management of Airway Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Airway inflammation is a central feature of many airway diseases such as asthma, chronic bronchitis, bronchiectasis and chronic cough; therefore, it is only logical that it is measured to optimize its treatment. However, most treatment recommendations, including the use of anti-inflammatory therapies such as corticosteroids, are based on assessments of only airflow and symptoms. Over the past 10 years, methods have been developed to assess airway inflammation relatively noninvasively. Quantitative cell counts in sputum and the fraction of exhaled nitric oxide are the most validated tests. Judicious use of currently available drugs, such as corticosteroids, bronchodilators and antibiotics, and other anti-inflammatory therapies guided by sputum eosinophil and neutrophil counts, have been demonstrated to decrease exacerbations of asthma and chronic obstructive pulmonary disease, ameliorate cough, improve quality of life in patients with these diseases and is cost effective compared with treatment strategies based on guidelines that do not incorporate these measurements. Thus, it is unfortunate that this is not used more widely in the management of airway diseases, particularly in patients with severe asthma and chronic obstructive pulmonary disease who experience frequent exacerbations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».