Increased levels of serum IL-17 and induced sputum neutrophil percentage are associated with severe early-onset asthma in adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Differences between adult patients with severe early-onset and late-onset asthma have not been well studied. OBJECTIVES: To determine the phenotypic distinction regarding age at onset in patients with severe asthma. METHODS: The present study enrolled thirty-two patients with severe early-onset (onset age < 12 years) asthma and thirty-two patients with severe late-onset (onset age > 12 years) asthma. Severe asthma was defined according to Global Initiative for Asthma criteria. The clinical, spirometric, and laboratory parameters were collected for group comparisons. RESULTS: Among the 64 patients included (mean age, 46.22 ± 13.90 years; 53.1% male), the mean percent of predicted forced expiratory volume in 1 s (FEV1) was 68.43 ± 20.55%. Patients with severe early-onset asthma had a younger age, longer duration of asthma, higher rate of family history, and better small-airway function (MEF25% and MMEF75/25%) compared with severe late-onset asthma. Furthermore, levels of serum IL-17 and sputum neutrophil percentage were significantly higher for patients with severe early-onset asthma (P = 0.016, 0.033, respectively). Multiple logistic regression analysis revealed that increased serum IL-17 (odds ratio = 1.065, P = 0.016) was independently associated with severe early-onset asthma. The combination of serum IL-17 and sputum neutrophil percentage yielded a sensitivity of 80.0% and a specificity of 86.7% for identifying patients with severe early-onset asthma. CONCLUSIONS: Patients with severe early-onset asthma exhibit elevated levels of serum IL-17 and sputum neutrophil percentage, suggesting a potential role in the pathogenesis of severe early-onset phenotype.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».