The complex pathophysiology of allergic rhinitis: scientific rationale for the development of an alternative treatment option
Notice bibliographique
Résumé
Allergic rhinitis (AR) poses a global health problem and can be challenging to treat. Many of the current symptomatic treatments for AR have been available for decades, yet there has been little improvement in patient quality of life or symptom burden over the years. In this review, we ask why this might be and explore the pathophysiological gaps that exist within the various AR treatment classes. We focus on the benefits and drawbacks of different treatment options and delivery routes for AR treatments and consider how, given what is known about AR pathophysiology and symptomatology, patients may be offered more effective treatment options for rapid, effective, and sustained AR control. In particular, we consider how a new AR preparation, MP-AzeFlu (Dymista ® , Meda, Sweden), comprising a formulation of an intranasal antihistamine (azelastine hydrochloride), an intranasal corticosteroid (fluticasone propionate), and excipients delivered in a single spray, may offer benefits over and above single and multiple AR therapy options. We review the evidence in support of this treatment across the spectrum of AR disease. The concept of AR control is also reviewed within the context of new European Union and Contre les Maladies Chroniques pour un VIeillissement Actif-Allergic Rhinitis and its Impact on Asthma initiatives.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».