MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2751428329 · doi:10.1177/1177271917730306

Inhaled Steroids and Active Smoking Drive Chronic Obstructive Pulmonary Disease Symptoms and Biomarkers to a Greater Degree Than Airflow Limitation

2017· article· en· W2751428329 sur OpenAlexaff
Philip E. Silkoff, Dave Singh, J. Mark FitzGerald, A. Eich, Andrea Ludwig-Sengpiel, Geoffrey C Chupp, Vibeke Backer, Celeste Porsbjerg, Pierre‐Olivier Girodet, Mark T. Dransfield, Frédéric Baribaud, Vedrana S. Susulic, Matthew J. Loza

Notice bibliographique

RevueBiomarker Insights · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary diseaseInhaled corticosteroidsCOPDInhalationIntensive care medicineAirflowDiseaseAir pollutantsAsthmaInternal medicineAir pollutionAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a heterogeneous disease, and development of novel therapeutics requires an understanding of pathophysiologic phenotypes. Objectives: The purpose of the Airways Disease Endotyping for Personalized Therapeutics (ADEPT) study was to correlate clinical features and biomarkers with molecular characteristics in a well-profiled COPD cohort. Methods: A total of 67 COPD subjects (forced expiratory volume in the first second of expiration [FEV 1 ]: 45%-80% predicted) and 63 healthy smoking and nonsmoking controls underwent multiple assessments including patient questionnaires, lung function, and clinical biomarkers including fractional exhaled nitric oxide (FENO), induced sputum, and blood. Measurements and main results: The impact of inhaled corticosteroids (ICSs), and to a lesser extent current smoking, was more associated with symptom control, exacerbation rates, and clinical biomarkers, than severity by FEV 1 . The ICS-treated smoking subjects were most symptomatic, with significantly elevated scores on patient-reported outcomes and more annual exacerbations ( P < .05). Inhaled corticosteroid users had greater airflow obstruction and air trapping compared with non-ICS users, regardless of smoking status. Smoking, regardless of ICS use, was associated with significantly lower FENO ( P < .05). Smoking, in non-ICS users, was associated with an elevated proportion of sputum neutrophils and reduced sputum macrophages. Increased serum C-reactive protein was observed in smokers but not in ICS and nonsmoking ICS users ( P < .05). In contrast, only air trapping and neutrophilic inflammation increased with severity, defined by postbronchodilator FEV 1 . Conclusions: Compared with COPD severity by FEV 1 , ICS use and current smoking were better determinants of clinical characteristics and biomarkers. Use of the ADEPT COPD data promises to prove useful in defining biological phenotypes to facilitate personalized therapeutic approaches.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,256 · 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.

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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiomarker InsightsMême sujetChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) ResearchTravaux en français237 207