Notice bibliographique
Résumé
Severe asthma is a complex disease consisting of different endotypes with different inflammatory and clinicopathological characteristics due to the heterogeneity of immune responses and smooth muscle dysfunction. There is an unmet clinical need to develop and to validate biomarkers that can differentiate between the asthma endotypes and guide clinical management, particularly since the availability of biologicals directed against T2 cytokines. The presence of a "Th2 endotype" is currently assessed in clinical practice using markers, such as eosinophil count in sputum or blood, fraction of exhaled nitric oxide, and immunoglobulin E. Individually or in combination, they may help to identify, for example, if the dominant effector protein is interleukin (IL) 5, IL13, or IgE. There is no reliable marker of a "non-Th2 endotype" although sputum neutrophil may provide some indication. The unbiased systems biology approach to severe asthma endotyping which integrates omics signatures and clinical data using large cohort studies may provide more comprehensive information than simple cellular measurements. Novel imaging techniques, such as hyperpolarized noble gas magnetic resonance imaging and computed tomography parametric response maps and metabolomics profiling in breath and other body fluids are also being evaluated as potential biomarkers to guide therapy and to assess prognosis.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».