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Enregistrement W2618780296 · doi:10.1186/s13601-017-0149-8

Abstracts from the 3rd International Severe Asthma Forum (ISAF)

2017· article· en· W2618780296 sur OpenAlexaff
Maria E. Ketelaar, Kim van de Kant, F. Nicole Dijk, Ester M.M. Klaassen, Néomi S. Grotenboer, Martijn C. Nawijn, Edward Dompeling, Gerard H. Koppelman, Clare Murray, Philip Foden, Lesley Lowe, Hannah Durrington, Adnan Čustović, Angela Simpson, Andrew Simpson, Dominick Shaw, Ana R. Sousa, Louise Fleming, Graham Roberts, Ioannis Pandis, Aruna T. Bansal, Julie Corfield, Scott Wagers, Ratko Djukanović, Kian Fan Chung, Peter J. Sterk, Jørgen Vestbo, Stephen J. Fowler, Scott J. Tebbutt, Amrit Singh, Chevis Shannon, Y. W. Kim, Chenxi Yang, G.M. Gauvreau, J. Mark FitzGerald, LP Boulet, Paul M. O’Byrne, Nicola Begley, Andrew Loudon, David Ray, Selene Baos, Lucía Cremades, David Calzada, Carlos Lahoz, Blanca Cárdaba, Kewal Asosingh, Chris D. Lauruschkat, Kimberly A. Queisser, Nicholas Wanner, Kelly Weiss, Weiling Xu, Serpil C. Erzurum, Milena Sokołowska, Li‐Yuan Chen, Yueqin Liu, Asunción Martínez‐Antón, Carolea Logun, Sara Alsaaty, Rosemarie A. Cuento, Rongman Cai, Junfeng Sun, Oswald Quehenberger, Aaron M. Armando, Edward A. Dennis, Stewart J. Levine, James H. Shelhamer, KilYong Choi, Snezhina Lazova, Penka Perenovska, Dimitrinka Miteva, Stamatios Priftis, Guergana Petrova, Vassil Yablanski, Evgeni Vlaev, Hristina Rafailova, Takashi Kumae, LJ Holmes, Janelle Yorke, Desmon̄d Ryan, Sasawan Chinratanapisit, Khlongtip Matchimmadamrong, Jitladda Deerojanawong, Wissaroot Karoonboonyanan, Paskorn Sritipsukho, Vania Youroukova, Denitsa Dimitrova, Yanina Slavova, Spaska Lesichkova, Iren Tzocheva, Snezhana Parina, Svetla Angelova, Neli Korsun, Mihai Craiu, Iustina Violeta Stan, Matea Deliu, Tolga S. Yavuz, Matthew Sperrin, Ümit Murat Şahiner, Danielle Belgrave, Cansın Saçkesen, Ömer Kalaycı, Petar Velikov, Tsvetelina Velikova, Ekaterina Ivanova‐Todorova, Kalina Tumangelova‐Yuzeir, Dobroslav Kyurkchiev, Spyridon Megremis, Bede Constantinides, Alexandros Georgios Sotiropoulos, Paraskevi Xepapadaki, David L. Robertson, Nikolaos G. Papadopoulos, Maxim Wilkinson, Craig Portsmouth, Royston Goodacre, Anna Valerieva, Irina Bobolea, Daiana Guillén Vera, Gabriel Gonzalez-Salazar, Carlos Melero Moreno, Consuelo Fernández Rodríguez, Natividad de las Cuevas Moreno, R. Wang, Imran Satia, Robert Niven, Jason Smith, Thomas Southworth, Jonathan Plumb, Vandana Gupta, James S. Pearson, Isabel Ramis, Manfred Lehner, M. Miralpeix, Dave Singh, Mark Woodhead, Jaclyn Smith, Cecilia Forss, Peter C. Cook, Sheila O. Brown, Freya R. Svedberg, Katherine Stephenson, Margherita Bertuzzi, Elaine Bignell, Malin Enerbäck, Danen Cunoosamy, Andrew Macdonald, Caini Liu, Liang Zhu, Kiochi Fukuda, Cun‐Jin Zhang, Suidong Ouyang, Xing Chen, Luke Qin, Suguna Rachakonda, Mark Aronica, Jun Qin, Xiaoxia Li, Marie-Chantal Larose, Anne‐Sophie Archambault, Véronique Provost, Jamila Chakir, Michel Laviolette, Nicolas Flamand, Nicola Logan, Dominik Rückerl, Judith E. Allen, Eckard Hamelmann, Christian Vogelberg, S. Goldstein, Georges El Azzi, Michael E. Engel, Ralf Sigmund, Stanley J. Szefler, Raquel dos Reis Mesquita, Luís Coentrão, Rui Veiga, Roberto Roncon‐Albuquerque, Wendy Vargas Porras, Ana González Moreno, Jesús Macías Iglesias, Gustavo Córdova Ramos, Yesenia Peña Acevedo, María Del Mar Moro, Irena Krčmová, Jakub Novosad, Nicola A. Hanania, Marc Massanari, Heike Hecker, Eric Kassel, Craig LaForce, Kathy Rickard, Sanne M. Snelder, Gert‐Jan Braunstahl, Thomas Jones, Daniel Neville, Emily Heiden, Eleanor Lanning, Thomas Brown, Hitasha Rupani, K Suresh Babu, Anoop Chauhan, Manal Eldegeir, Ailsa Chapman, Mazen Ferwana, M. Caldron

Notice bibliographique

RevueClinical and Translational Allergy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversité LavalMcMaster UniversityPrevention of Organ FailureUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsthmaMedicinePulmonologyAllergyCOPDPediatricsFamily medicineInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Respiratory symptoms are common in preschool children. However, which of these wheezers will develop asthma at school age, and what phenotype they will develop remains difficult to predict. Current models such as the asthma prediction index (API) are based on clinical parameters and have only modest predictive accuracy. Expression levels of well replicated asthma genes could potentially form novel biomarkers for asthma prediction. IL1RL1 is an asthma susceptibility gene, and has also been linked to eosinophilia. Therefore, we hypothesized that expression levels of IL1RL1 in the form of soluble IL-1RL1-a measured in serum from wheezing preschool children contribute to the prediction of asthma at school age. Moreover, since IL1RL1 was previously associated with blood eosinophilia, our second aim was to determine whether serum IL-1RL1-a levels predict eosinophilic asthma. Method: We used logistic predictive modeling in a prospective Dutch birth cohort (n = 202 wheezers), and calculated the area under the curve (AUC) of the sensitivity/1-specificity curves of potential models. Results: Neither IL-1RL1-a serum levels at age 2-3 years alone nor its combination with the API had predictive value for doctors' diagnosed asthma at age 6y (IL-1RL1-a alone: AUC = 0.50 [95 CI 0.41-0.59, P = 0.98], API + IL-1RL1-a: AUC = 0.57 [95 CI 0.49-0.66, P = 0.12]). However, IL-1RL1-a serum levels at age 2-3 years correlated with the severity of airway eosinophilia (determined by levels of exhaled fraction of NO, [FeNO]) in children who had developed asthma at age 6y (Pearson's R = -0.24, P = 0.046, N = 59). Logistic predictive modeling of eosinophilic asthma at age 6y (asthma with FeNO 20 ppb) showed that IL-1RL1-a serum levels itself and in combination with the API could predict this eosinophilic subphenotype of asthma (IL-1RL1-a alone: AUC = 0.65 [95 CI 0.52-0.79, P = 0.04], API + IL-1RL1a: AUC = 0.70 [95 CI 0.56-0.84, P = 0.01]). Interestingly, IL-1RL1-a levels had a negative direction of effect.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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