Asthma Endotypes and an Overview of Targeted Therapy for Asthma
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Guidelines for the management of severe asthma do not emphasize the measurement of the inflammatory component of airway disease to indicate appropriate treatments or to monitor response to treatment. Inflammation is a central component of asthma and contributes to symptoms, physiological, and structural abnormalities. It can be assessed by a number of endotyping strategies based on "omics" technology such as proteomics, transcriptomics, and metabolomics. It can also be assessed using simple cellular responses by quantitative cytometry in sputum. Bronchitis may be eosinophilic, neutrophilic, mixed-granulocytic, or paucigranulocytic (eosinophils and neutrophils not elevated). Eosinophilic bronchitis is usually a Type 2 (T2)-driven process and therefore a sputum eosinophilia of greater than 3% usually indicates a response to treatment with corticosteroids or novel therapies directed against T2 cytokines such as IL-4, IL-5, and IL-13. Neutrophilic bronchitis represents a non-T2-driven disease, which is generally a predictor of response to antibiotics and may be a predictor to therapies targeted at pathways that lead to neutrophil recruitment such as TNF, IL-1, IL-6, IL-8, IL-23, and IL-17. Paucigranulocytic disease may not warrant anti-inflammatory therapy. These patients, whose symptoms may be driven largely by airway hyper-responsiveness may benefit from smooth muscle-directed therapies such as bronchial thermoplasty or mast-cell directed therapies. This review will briefly summarize the current knowledge regarding "omics-based signatures" and cellular endotyping of severe asthma and give an overview of segmentation of asthma therapeutics guided by the endotype.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découle