Managing T2-High Inflammation in Severe Asthma - Are Biomarkers Better Than Clinician Judgement?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Biomarkers are used to select patients for therapy in severe asthma, but not to regularly adjust therapy, especially oral corticosteroids (OCS). Our goal was to test the efficacy of an algorithm to guide the titration of OCS in adults with severe asthma using blood eosinophil count and fraction of exhaled nitric oxide levels (FeNO). Methods: This proof-of-concept randomized controlled trial assigned severe asthma participants (n=32) to an inflammation arm; where OCS dose was adjusted based on blood eosinophil count and FeNO, or a best-practice clinical care arm. The primary outcome was number of severe exacerbations and time to first severe exacerbation assessed over 12 months. Results: The relative risk of a severe exacerbation in the inflammation versus control arms was 0.88 (Adj.; 95%CI:0.47, 1.62; p=0.675) with a mean exacerbation rate per year of 2.5 and 3.5, respectively. There was a trend toward a longer median time to first severe exacerbation in the inflammation arm (73 vs. 32 days, Adj. HR:0.714; 95%CI:0.25, 2.06; p=0.533). The odds ratio of an emergency department (ED) or hospital admission in the inflammation management arm was 0.177 (Adj; 95%CI: 0.023, 1.361; p=0.0961). There was no significant difference in mean OCS dose used over the course of the study between the two groups, with both groups decreasing their doses by 0.1mg/day/visit. Conclusion: A treatment algorithm to adjust oral corticosteroids using blood eosinophil count and FeNO is feasible in a clinical setting and resulted in a longer time to exacerbation and reduced odds of a hospital admission or ED visit. This warrants further study to optimize the use of oral corticosteroids in the future.
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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 | 0,059 | 0,235 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 ».