Effect of indacaterol/glycopyrronium versus salmeterol/fluticasone on hypothalamic pituitary-adrenal axis function in moderate-to-very severe COPD patients: Results from the FLAME study
Notice bibliographique
Résumé
<b>Introduction</b> As per GOLD strategy, ICS combined with a LABA and/or a LAMA is a first line choice to treat COPD patients (pts) at a high risk of exacerbations. However, there is widespread use of ICS in COPD pts who do not meet the GOLD criteria for its use. ICS use has been associated with systemic side effects such as suppression of hypothalamic pituitary-adrenal (HPA) axis function (decreased production of endogenous glucocorticosteriods). This reflects the systemic burden of ICS which can be associated with long-term consequences. Here, we present results for indacaterol/glycopyrronium (IND/GLY; LABA/LAMA) vs. salmeterol/fluticasone (SFC; LABA/ICS) in terms of HPA-axis function from the FLAME study. <b>Methods</b> FLAME was a 52-week, multicentre, double-blind study that randomised (1:1) moderate-to-very severe COPD pts (postbronchodilator FEV<sub>1</sub> ≥25 and <60% predicted and ≥1 exacerbations in the previous year) to receive either IND/GLY 110/50µg o.d. or SFC 50/500µg b.i.d. HPA –axis function was assessed by measuring 24-h urine cortisol level in a subset of pts. <b>Results</b> Of 3362 randomised pts, 535 were included in the urine cortisol set. Median urine cortisol level decreased by 8.67% with SFC treatment, while the level increased by 1.42% with IND/GLY treatment from baseline at Week 52. Consistently, median cortisol/creatinine ratio reduced with SFC (by 10.39%) and increased with IND/GLY (by 5.62%) from baseline following 52-week treatment. <b>Conclusion</b> SFC but not IND/GLY treatment was associated with suppression of HPA-axis function in moderate-to-very severe COPD patients, confirming systemic effects of SFC.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».