Dupilumab Efficacy in Type 2 Inflammatory Asthma: Liberty Asthma QUEST Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Dupilumab (DPL), a fully human monoclonal antibody, blocks the shared receptor component for interleukin (IL)-4 and IL-13, key drivers of type 2 inflammation. In the phase 3 LIBERTY ASTHMA QUEST study (NCT02414854), add-on DPL 200/300mg every 2 weeks (q2w) vs placebo (PBO) reduced severe asthma exacerbations and improved pre-bronchodilator (BD) FEV1 in patients (pts) with uncontrolled, moderate-to-severe asthma. The new GINA report for difficult‑to‑treat and severe asthma proposes baseline (BL) blood eosinophils (Eos) ≥150cells/µL and/or BL FeNO ≥20ppb as cutoffs to define type 2 inflammatory asthma. Aim: This post hoc analysis assessed DPL efficacy in pts with BL Eos ≥150cells/µL and FeNO ≥20ppb and in the other quadrant subgroups. Methods: Annualized rate of severe exacerbations during the 52-week treatment period and LS mean change from BL in pre-BD FEV1 at Week 12 were assessed. Results: In pts with BL Eos ≥150cells/µL and FeNO ≥20ppb, DPL 200/300mg q2w vs PBO significantly reduced severe exacerbations by 66% and 63% and improved FEV1 by 0.26L and 0.22L, respectively (all P<0.0001) (Figure). DPL efficacy was generally less pronounced or not significant in the other pts subgroups. Overall, the most frequent adverse event in DPL vs PBO groups was injection-site reaction (15%/18% vs 5%/10%). Conclusion: Dupilumab significantly reduced severe exacerbations and improved FEV1 in pts with type 2 inflammatory asthma.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».