A Pilot Study Investigating Clinical Responses and Biological Pathways of Azelastine/Fluticasone in Nonallergic Vasomotor Rhinitis before and after Cold Dry Air Provocation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nonallergic vasomotor rhinitis (NAVMR) has been considered a diagnosis by exclusion due to unknown mechanisms or lack of diagnostic biomarkers. METHODS: To determine clinical responses and biological pathways in NAVMR subjects challenged to cold dry air (CDA) in an environmental exposure chamber (EEC) pre- and posttreatment with azelastine/fluticasone (AzeFlu), 30 NAVMR subjects, prescreened for CDA-induced symptoms (approx. 14°C, <15% relative humidity, ×1 h) were randomized to treatment with AzeFlu (n = 20) or placebo (n = 10) for 2 weeks. Total nasal symptoms scores, minimum cross-sectional area, cough, and conjunctival redness were recorded at visit 1 (pretreatment) and visit 2 (posttreatment) before, during, and after CDA challenge. At both visits, nasal lavage fluid (NLF) and nasal scrapings (NS) were collected pre- and post-CDA challenge. Substance P, neurokinin-A, and calcitonin gene-related peptide concentrations in NLF were analyzed pre- and postchallenge at each visit. Their relationship with CDA-induced symptoms was determined by statistical analysis. MicroRNA sequencing from NS determined differentially expressed miRNA between the treatment groups post-CDA challenge at each visit. RESULTS: The minimum cross-sectional area (p < 0.05), cough count (p < 0.05), and substance P (p < 0.01) improved posttreatment with AzeFlu versus placebo. Gene targets for differentially expressed miRNAs at visit 1 were enriched for biological pathways regulating epithelial ciliogenesis and cell integrity that were modified in the AzeFlu-treated group versus placebo posttreatment. CONCLUSIONS: This study demonstrated the feasibility of an EEC model to investigate CDA-induced clinical responses and pathobiology in NAVMR subjects pre- and posttreatment with AzeFlu. NAVMR disease mechanisms for other nonallergic triggers can be investigated similarly.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».