The effect of deep inhalation on mannitol responsiveness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mannitol inhalation testing is specific for asthmatics with eosinophilic airway inflammation, a factor that has been negatively correlated with the development of deep inhalation bronchoprotection. OBJECTIVE: To evaluate the effect of deep inhalations on responsiveness to inhaled mannitol in correlation with the degree of airway inflammation. METHODS: Twenty participants with stable asthma completed this randomized, crossover study. A screening visit assessed responsiveness to methacholine and airway inflammation through fractional exhaled nitric oxide (FeNO) measures and sputum induction. Participants next completed two mannitol challenges, one with deep inhalations (standard method) and one with inhalations to half of total lung capacity, and two methacholine challenges, one with tidal breathing (standard method) and one with deep inhalations. Only the inhalation technique for dose administration differed between repeat mannitol or methacholine challenges. RESULTS: Deep inhalations did not significantly influence the provocative dose of mannitol causing a 15% fall in forced expiratory volume in 1 second ((P = .73; n = 7) or the mannitol dose-response slope (P = .26; n = 20). Deep inhalations produced significant bronchoprotection against methacholine (P = .03; n = 20). FeNO levels were significantly correlated to sputum eosinophilia (P = .02; n = 15), responsiveness to deep inhalation methacholine (P = .005; n = 20), the dose-response slopes from deep inhalation mannitol (P = .01; n = 20), and the dose-response slope from non-deep inhalation mannitol (P = .005; n = 20). CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Deep inhalations did not produce significant bronchoprotection against inhaled mannitol. This result is in agreement with past findings linking airway inflammation with loss of deep inhalation bronchoprotection. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: This study was prospectively registered on clinicaltrials.gov (NCT03505489).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».