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Enregistrement W2805360030 · doi:10.1136/thoraxjnl-2018-211540

Tailoring asthma treatment on eosinophilic markers (exhaled nitric oxide or sputum eosinophils): a systematic review and meta-analysis

2018· review· en· W2805360030 sur OpenAlexaff
Helen Petsky, Christopher J Cates, Kayleigh M Kew, Anne B. Chang

Notice bibliographique

RevueThorax · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesProgramme Grants for Applied ResearchNational Health and Medical Research CouncilAsthma Australia
Mots-clésMedicineExhaled nitric oxideAsthmaSputumSpirometryEosinophilicInternal medicineExacerbationMeta-analysisPhysical therapyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Asthma guidelines guide health practitioners to adjust treatments to the minimum level required for asthma control. As many people with asthma have an eosinophilic endotype, tailoring asthma medications based on airway eosinophilic levels (sputum eosinophils or exhaled nitric oxide, FeNO) may improve asthma outcomes. OBJECTIVE: To synthesise the evidence from our updated Cochrane systematic reviews, for tailoring asthma medication based on eosinophilic inflammatory markers (sputum analysis and FeNO) for improving asthma-related outcomes in children and adults. DATA SOURCES: Cochrane reviews with standardised searches up to February 2017. STUDY SELECTION: The Cochrane reviews included randomised controlled comparisons of tailoring asthma medications based on sputum analysis or FeNO compared with controls (primarily clinical symptoms and/or spirometry/peak flow). RESULTS: The 16 included studies of FeNO-based management (seven in adults) and 6 of sputum-based management (five in adults) were clinically heterogeneous. On follow-up, participants randomised to the sputum eosinophils strategy (compared with controls) were significantly less likely to have exacerbations (62 vs 82/100 participants with ≥1 exacerbation; OR 0.36, 95% CI 0.21 to 0.62). For the FeNO strategy, the respective numbers were adults OR 0.60 (95% CI 0.43 to 0.84) and children 0.58 (95% CI 0.45 to 0.75). However, there were no significant group differences for either strategy on daily inhaled corticosteroids dose (at end of study), asthma control or lung function. CONCLUSION: Adjusting treatment based on airway eosinophilic markers reduced the likelihood of asthma exacerbations but had no significant impact on asthma control or lung function.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0250,045
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations154
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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