Cluster Analysis of Inflammatory Biomarker Expression in the International Severe Asthma Registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Allergy, eosinophilic inflammation, and epithelial dysregulation are implicated in severe asthma pathogenesis. OBJECTIVE: We characterized biomarker expression in adults with severe asthma. METHODS: Within the International Severe Asthma Registry (ISAR), we analyzed data from 10 countries in North America, Europe, and Asia, with prespecified thresholds for biomarker positivity (serum IgE ≥ 75 kU/L, blood eosinophils ≥ 300 cells/μL, and FeNO ≥ 25 ppb), and with hierarchical cluster analysis using biomarkers as continuous variables. RESULTS: ) predicted 72% ± 20%. By prespecified thresholds, 59% were IgE positive, 57% eosinophil positive, and 58% FeNO positive. There was substantial inflammatory biomarker overlap; 59% were positive for either 2 or 3 biomarkers. Five distinct clusters were identified: cluster 1 (61%, low-to-medium biomarkers) comprised highly symptomatic, older females with elevated BMI and frequent exacerbations; cluster 2 (18%, elevated eosinophils and FeNO) older females with lower BMI and frequent exacerbations; cluster 3 (14%, extremely high FeNO) older, highly symptomatic, lower BMI, and preserved lung function; cluster 4 (6%, extremely high IgE) younger, long duration of asthma, elevated BMI, and poor lung function; cluster 5 (1.2%, extremely high eosinophils) younger males with low BMI, poor lung function, and high burden of sinonasal disease and polyposis. CONCLUSIONS: There is significant overlap of biomarker positivity in severe asthma. Distinct clusters according to biomarker expression exhibit unique clinical characteristics, suggesting the occurrence of discrete patterns of underlying inflammatory pathway activation and providing pathogenic insights relevant to the era of monoclonal biologics.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».