Tailoring asthma treatment on eosinophilic markers (exhaled nitric oxide or sputum eosinophils): a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».