Effect of fexofenadine hydrochloride on allergic rhinitis aggravated by air pollutants
Notice bibliographique
Résumé
In recent decades, seasonal allergic rhinitis (SAR) prevalence has increased and recent studies have shown that air pollutants, such as diesel exhaust particles (DEP), can increase inflammatory and allergic biomarkers. The aim of this study was to investigate the effects of DEP on SAR symptoms induced by ragweed and to evaluate the efficacy and safety of fexofenadine HCl 180 mgversusplacebo. This phase 3, single-centre, sequential, parallel-group, double-blind, randomised study ( NCT03664882 ) was conducted in an environmental exposure unit (EEU) during sequential exposures: Period 1 (ragweed pollen alone), Period 2 (ragweed pollen+DEP), and Period 3 (ragweed pollen+DEP+single-dose fexofenadine HCl 180 mg or placebo). Efficacy and safety were evaluated in Period 3. Primary endpoints were the area under the curve (AUC) of total nasal symptom score (TNSS) from baseline to hour 12 (AUC0–12) during Period 1 and Period 2; and the AUC of the TNSS from hour 2 to 12 (AUC2–12) during Period 3. 251 out of 257 evaluable subjects were included in the modified intent-to-treat population. Least squares mean difference (95% CI) for TNSS Log AUC0−12in Period 2versusPeriod 1 was 0.13 (0.081–0.182; p<0.0001). Least squares mean difference in TNSS Log AUC2−12for fexofenadine HClversusplacebo during Period 3 was −0.24 (−0.425–−0.047; p=0.0148). One fexofenadine HCl-related adverse event was observed. SAR symptoms evoked by ragweed were aggravated by DEP. Fexofenadine HCl 180 mg was effective in relieving pollen-induced, air pollution-aggravated allergic rhinitis symptoms.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».