Evaluation of nasal symptoms induced by platelet activating factor, after nasal challenge in both healthy and allergic rhinitis subjects pretreated with rupatadine, levocetirizine or placebo in a cross-over study design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Platelet-activating factor (PAF) is produced by most inflammatory cells and it is involved in inflammatory and allergic reactions. We aimed to assess the anti-PAF effects of rupatadine and levocetirizine in the upper airways. FINDINGS: Healthy volunteers (HV, N = 10) and seasonal allergic rhinitis (SAR, N = 10) asymptomatic patients were treated out of the pollen season with either rupatadine 20 mg, levocetirizine 10 mg, or placebo once a day during 5 days prior to the PAF nasal challenge. Total 4-nasal symptom score (T4SS) and nasal patency (Vol2-5, by acoustic rhinometry) were assessed from 0 to 240 minutes after a repeated PAF challenge. In SAR patients but not in HV, both rupatadine and levocetirizine showed a trend to decrease PAF-induced T4SS from 60 to 120 minutes. Rupatadine but not levocetirizine caused a significant reduction (p < 0.05) of T4SS area under the curve compared to placebo. Rupatadine and levocetirizine caused no significant changes on nasal patency compared to placebo. CONCLUSIONS: These results suggest that both rupatadine and levocetirizine showed a tendency decrease toward nasal symptoms, but only rupatadine significally reduces the overall nasal symptoms (AUC) induced by PAF in SAR patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».