Serum prednisolone levels as a marker of oral corticosteroid adherence in severe asthma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe asthma is a complex heterogeneous disease typically requiring advanced therapies. Underlying the treatment of all asthma, however, is the consistent recommendation across international guidelines to ensure that adherence to therapy is adequate. Currently, there is no consensus on an objective marker of adherence. METHODS: We performed a prospective observational study of 17 participants taking oral prednisolone using serum prednisolone levels as a marker of adherence, and sputum eosinophilia as a marker of control of type 2 airway inflammation. Based on these biomarkers, we classified participants into a non-adherent and an adherent cohort, and further stratified by the presence of ongoing sputum eosinophilia. RESULTS: We identified 3 non-adherent participants and 14 who were adherent, based on their serum prednisolone levels. Stratification using sputum eosinophil counts identified one participant as having ongoing sputum eosinophilia in the setting of non-adherence, while six were identified as steroid resistant with ongoing sputum eosinophilia despite adherence to oral prednisolone therapy. CONCLUSION: Serum prednisolone can be used an objective marker of adherence in those patients with severe asthma taking daily oral prednisolone. In combination with sputum eosinophil counts, a steroid resistant cohort can be distinguished from one with ongoing inflammation in the setting of non-adherence. This information can then be used by clinicians to differentiate the optimal next steps for treatment in these specific populations. TRIAL REGISTRATION: Participants were recruited as part of the Markers of Inflammation in the Management of Severe Asthma (MIMOSA) study, trial registration ACTRN12616001015437 , 02 August 2016.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».