Characteristics of asthma patients responding to anti-IgE therapy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Omalizumab is recommended in the treatment of patients with refractory asthma; response to this expensive therapy is not uniform. The characteristics associated with good treatment response are poorly defined. Objectives: Our goal was to determine what patient characteristics, other than atopy and IgE level, might predict response to therapy with omalizumab. Methods : We carried out a retrospective review of adult patients, followed at a tertiary asthma clinic, who received treatment with omalizumab for at least 6 months. The following data were collected: IgE level, atopy, sputum eosinophils and neutrophils, blood eosinophils, associated rhinosinusitis / nasal polyps. Response to therapy was judged by one asthma specialist and an asthma nurse clinician based on maintenance therapy required, exacerbations, FEV1 and ACQ score. Groups were compared using Chi-square and t-tests. Results: 17 patients were included; 12 were considered to have responded to omalizumab. Of 13 patients who provided induced sputum for inflammatory profile, 9 were classified as responders. All responders had elevated sputum eosinophils (> 2%) vs 25% of non-responders (p=0.014) but none had high neutrophils (>65%) vs all non-responders (p= 0.001). Elevated blood eosinophilia (> 0.5 x10^9/L) was present in 82% of responders while 80% of non-reponders had results within normal limits (p= 0.036). Conclusions: Sputum inflammatory profile and blood eosinophils predict response to omalizumab among atopic patients with refractory asthma.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».