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Enregistrement W2264753530 · doi:10.1096/fasebj.24.1_supplement.31.9

Potential of Denufosol as an Early Intervention Therapy for CF Lung Disease

2010· article· en· W2264753530 sur OpenAlexaff
Tomáš Navrátil, Amy Schaberg, Wei Tian, Todd A. Durham, Carole Evans, Christina Lindroos, Susan Barrus, Dave Mathews, M. G. Barnes, Félix Ratjen, Richard B. Moss, Frank J. Accurso

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlaceboInternal medicineLungDiseaseGastroenterologyActivator (genetics)Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CF lung disease arises from ion transport defect. Disease origins in small airways before 1 yr of age necessitate early intervention. Denufosol (DEN), a novel chloride channel activator, stimulates Cl − transport, inhibits Na + absorption and increases ciliary beat frequency. A Phase 3, double‐blind, placebo (PL)‐controlled trial (TIGER‐1) was conducted in 352 CF pts to compare inhaled DEN 60 mg TID to PL for 24 wks. Pts were ≥ 5 yrs (mean 14.6 yrs) and had FEV 1 ≥ 75% predicted (mean 92%). Pulmonary function tests and exacerbations, QOL measures and systemic exposure of DEN were evaluated. This work examines endpoints relevant to DEN use as an early intervention agent. The ability to reach small airways was confirmed by significant improvement in FEF 25%–75% in pts ≤ 110% predicted FEV 1 (p=0.025). There was little to no systemic exposure to denufosol, no accumulation with chronic dosing, and no evidence of systemic AEs including liver enzyme levels, blood biochemistry and differential cell counts. DEN's mechanism of action addressing the basic defect, the lack of systemic exposure and ability to target small airways makes this a potentially promising therapy for early intervention in CF lung disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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