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Enregistrement W2972795854 · doi:10.1136/thorax-2018-212555.27

S21 Cough rhythms in asthma

2018· article· en· W2972795854 sur OpenAlexaff
Sirat Lodhi, JA Smith, Imran Satia, HJ Durrington

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory and Cough-Related Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsthmaMorningNocturnalDiurnal temperature variationCircadian rhythmLogistic regressionConfidence intervalInternal medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction and objectives Increasing nocturnal cough is an accepted marker of worsening asthma, often used as justification for the escalation of treatment in clinical practice. A diurnal variation in pathophysiology including airway resistance and inflammation peaking at 4:00 am is well documented and is thought to manifest as increased asthma symptoms in the early morning hours. However, the diurnal variation in cough frequency lacks objective data. In addition, whether differences in characteristics exist between asthmatic individuals with and without nocturnal cough is unknown. Methods We analysed the VitaloJAK 24 hour cough monitor data to compare cough frequency between mild to moderate asthmatic (n=92, median age of 23 years (21–27 IQR), 58% female) and healthy individuals (n=44, median age of 38 years (29–51 IQR), 68% female), and studied asthmatic patient characteristic differences using a range of logistic regression models. This data was obtained from 2 previous studies and analysed using GraphPad prism and SPSS statistical analysis software. Results Asthmatic patients coughed more than healthy controls over 24 hours (median cough frequency of 27 (12–67 IQR) compared to 3.5 (1–19.75 IQR) respectively, p<0.0001). We identified a diurnal variation in cough frequency but in anti-phase to that which has been previously suggested. Asthmatic individuals cough the least at 4:00 am during the 2:00–5:59 block. In this group, those with nocturnal cough (defined as those with at least 1 cough between retiring to bed and waking) also coughed significantly more during all other 4 hour blocks than those without nocturnal cough (see figure 1). The greatest increase in cough was observed at a time when participants are expected to be waking up (from 2:00–5:59 to 6:00–9:59, p=0.0006). Furthermore, we identified that nocturnal cough is associated with increased use of ICS, higher doses of ICS and poorer asthma control (according to the GINA classification system). Conclusions The central suppressive effect of sleep on cough until waking and/or a delay in cough presentation after the accepted pathophysiological changes at 4:00 am in asthmatic individuals may explain the cough patterns observed and requires further study. Perhaps clinicians should place more emphasis on cough frequency on waking.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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