Patient With COPD-Asthma Overlap Detected by Sputum Eosinophilia
Notice bibliographique
Résumé
A 70-year-old man was diagnosed with COPD. He reported symptoms of nocturnal shortness of breath, cough and wheezing in the last time; however, he had never had asthma. Despite the treatment and the pulmonary rehabilitation, our patient referred the persistence of the symptoms. In a research screening of differential cellular count in the induced sputum in patients with COPD, we found that his sample showed high percentage of eosinophils. Due to this finding, we started to study him. Peripheral eosinophilia, FeNO and IgE were also found to be elevated. In the last years, he had chronic rhinitis. Besides, the reversibility of lung function after bronchodilators was observed. The algorithms to diagnose asthma-COPD overlap syndrome (ACOS) include positive bronchodilator response, sputum eosinophilia or previous diagnosis of asthma, high IgE and/or history of atopy. Our patient was diagnosed with ACOS, and the sputum findings have contributed to the modification of his treatment and lead to a clinical improvement and reduction of the symptoms. J Med Cases. 2015;6(12):544-546 doi: http://dx.doi.org/10.14740/jmc2348w
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».