Notice bibliographique
Résumé
Asthma is a chronic disorder causing inflammation and reversible airway obstruction that affects approximately 300 million individuals worldwide. The incidence of asthma has nearly doubled in the past three decades resulting in higher rates of morbidity, mortality and health care costs. Despite the availability of several classes of asthma medications such as beta-agonists, leukotriene modifiers and corticosteroids, up to 50% of asthmatics do not benefit from one or more of these drugs. Studies have shown that asthma and drug response phenotypes such as forced expiratory volume in one second (FEV(1)) are heritable traits, indicating a genetic component of variable response to asthma drugs. This review summarizes the findings of pharmacogenetic investigations on the three main classes of asthma medications. In addition, the limitations of these genetic studies are discussed and future research avenues are proposed to identify novel genetic factors. Although numerous genes have been associated with variable response to common asthma drugs, results are often contradictory across different studies, and remain to be confirmed in larger replication cohorts. Nevertheless, literature in asthma pharmacogenetics demonstrates that genetic variants influence response to asthma treatments and may be used for predictive testing prior to drug administration to avoid adverse reactions and increase drug efficacy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».