Longitudinal trajectories of severe wheeze exacerbations from infancy to school age and their association with early‐life risk factors and late asthma outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Exacerbation‐prone asthma subtype has been reported in studies using data‐driven methodologies. However, patterns of severe exacerbations have not been studied. Objective To investigate longitudinal trajectories of severe wheeze exacerbations from infancy to school age. Methods We applied longitudinal k‐means clustering to derive exacerbation trajectories among 887 participants from a population‐based birth cohort with severe wheeze exacerbations confirmed in healthcare records. We examined early‐life risk factors of the derived trajectories, and their asthma‐related outcomes and lung function in adolescence. Results 498/887 children (56%) had physician‐confirmed wheeze by age 8 years, of whom 160 had at least one severe exacerbation. A two‐cluster model provided the optimal solution for severe exacerbation trajectories among these 160 children: “Infrequent exacerbations (IE)” (n = 150, 93.7%) and “Early‐onset frequent exacerbations (FE)” (n = 10, 6.3%). Shorter duration of breastfeeding was the strongest early‐life risk factor for FE (weeks, median [IQR]: FE, 0 [0‐1.75] vs. IE, 6 [0‐20], P < .001). Specific airway resistance (sRaw) was significantly higher in FE compared with IE trajectory throughout childhood. We then compared children in the two exacerbation trajectories with those who have never wheezed (NW, n = 389) or have wheezed but had no severe exacerbations (WNE, n = 338). At age 8 years, FEV1/FVC was significantly lower and FeNO significantly higher among FE children compared with all other groups. By adolescence (age 16), subjects in FE trajectory were significantly more likely to have current asthma (67% FE vs. 30% IE vs. 13% WNE, P < .001) and use inhaled corticosteroids (77% FE vs. 15% IE vs. 18% WNE, P < .001). Lung function was significantly diminished in the FE trajectory (FEV1/FVC, mean [95%CI]: 89.9% [89.3‐90.5] vs. 88.1% [87.3‐88.8] vs. 85.1% [83.4‐86.7] vs. 74.7% [61.5‐87.8], NW, WNE, IE, FE respectively, P < .001). Conclusion We have identified two distinct trajectories of severe exacerbations during childhood with different early‐life risk factors and asthma‐related outcomes in adolescence.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».