Clinical update on the use of biomarkers of airway inflammation in the management of asthma
Notice bibliographique
Résumé
Biological markers are already used in the diagnosis and treatment of cardiovascular disease and cancer. Biomarkers have great potential use in the clinic as a noninvasive means to make more accurate diagnoses, monitor disease progression, and create personalized treatment regimes. Asthma is a heterogeneous disease with several different phenotypes, generally triggered by multiple gene-environment interactions. Pulmonary function tests are most often used objectively to confirm the diagnosis. However, airflow obstruction can be variable and thus missed using spirometry. Furthermore, lung function measurements may not reflect the precise underlying pathological processes responsible for different phenotypes. Inhaled corticosteroids and β(2)-agonists have been the mainstay of asthma therapy for over 30 years, but the heterogeneity of the disease means not all asthmatics respond to the same treatment. High costs and undesired side effects of drugs also drive the need for better targeted treatment of asthma. Biomarkers have the potential to indicate an individual's disease phenotype and thereby guide clinicians in their decisions regarding treatment. This review focuses on biomarkers of airway inflammation which may help us to identify, monitor, and guide treatment of asthmatics. We discuss biomarkers obtained from multiple physiological sources, including sputum, exhaled gases, exhaled breath condensate, serum, and urine. We discuss the inherent limitations and benefits of using biomarkers in a heterogeneous disease such as asthma. We also discuss how we may modify our study designs to improve the identification and potential use of potential biomarkers in 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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».