Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: It is increasingly clear that asthma is not a single disease, but a disorder with vast heterogeneity in pathogenesis, severity, and treatment response. In this review, we discuss the present understanding of different asthma phenotypes and endotypes, and the prospects of personalized medicine for asthma. RECENT FINDINGS: The recognition of diverse biological backgrounds in which asthma, and particularly severe asthma, can manifest has prompted the search for refined phenotypes and endotypes in asthma. Such appreciation of the heterogeneity in asthma is also prompting clinical trials to focus on specific subgroups of asthma, as demonstrated by the clinical trial of lebrikizumab. SUMMARY: Patients with severe asthma have asthma symptoms that are difficult to control, require high dosages of medication, and continue to experience persistent symptoms, asthma exacerbations or airflow obstruction even with aggressive therapy. Although asthma is traditionally viewed as an eosinophilic inflammatory disorder associated with a T-helper cell type 2 (Th2) immune response, recent studies have identified involvement of other effector cells, nonclassical Th2 cytokines and non-Th2 cytokines in severe asthma pathogenesis. Results of several clinical trials of anticytokine antibodies demonstrated the effectiveness of tailoring asthma treatment on the basis of an individual's biology.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».