Mepolizumab improves lung function under real-world settings in REALITI-A study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Mepolizumab (MEPO) improves lung function in clinical trials but patient selection for these studies is restricted. No restrictions apply in standard clinical practice, and data from real-life settings is limited. Aims: To evaluate the effectiveness of MEPO in improving lung function in real-life settings. Methods: REALITI-A enrolled patients with severe eosinophilic asthma (SEA) who initiated MEPO from 51 centers in 7 countries. FEV1 was measured by standard spirometry during routine clinic visits. Baseline FEV1 was defined as the latest measure prior to MEPO initiation. Post-initiation FEV1 were averages of FEV1 measures for each subject during the prospective observation periods. Changes from baseline were evaluated using mixed model repeated measures. FEV1 changes were also evaluated by baseline blood eosinophil counts (BEC). Results: FEV1 data was available from 298 and 174 patients at baseline and 9-12 months. Baseline FEV1 least square (LS) mean (95% CI) was 2.0L (1.9-2.1). FEV1 mean changes (95% CI) from baseline at 0-3, 3-6, 6-9 and 9-12 months were respectively 92.5 ml (38.1–147.0), 88.9 ml (29.2-148.6), 89.9 ml (24.4–155.4) and 123.3 ml (56.5–190.0). Significant increases were evident in subjects with BEC≥300 cells/µL (n=238), with a LS mean increase (95% CI) of 128.3 ml (25.7-231.0) at 9-12 months from baseline; sample size for subgroups with lower BEC is too small to draw meaningful conclusions. Conclusions: SEA patients, treated with MEPO in real life settings, demonstrated improvement in lung function that was sustained across the year of observation. This improvement was evident in those with baseline BEC of ≥300 cells/µL. Funding: GSK [204710]
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».