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Enregistrement W3136640937 · doi:10.1080/24745332.2021.1879592

Blood eosinophils in COPD to inform inhaled corticosteroid use: Ready to be used in clinical practice

2021· article· en· W3136640937 sur OpenAlexaffabout
Jean Bourbeau

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Respiratory Critical Care and Sleep Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineExacerbationCOPDGuidelineBiomarkerEosinophilIntensive care medicineCorticosteroidClinical trialInternal medicineRandomized controlled trialImmunologyAsthmaPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The GOLD report and the Canadian Thoracic Society Clinical Practice Guideline on pharmacotherapy in patients with COPD have incorporated blood eosinophils as a potential biomarker for treatment use in COPD patients.The first part of this review highlights situation where blood eosinophil is not useful. The second part reviews clinical trials (randomized control trial, withdrawal design) and an observational study (clinical database) in COPD patients with a history of exacerbations showing that inhaled corticosteroid-containing regimens reduces exacerbation rates in patients according to their level of blood eosinophils. This relationship between blood eosinophils and treatment response has been shown to follow a continuum. However, to be more practical, levels of blood eosinophils have been proposed for the clinician. The current evidence indicates that assessment of patient’s exacerbation risk and blood eosinophil count ⩾300 cells·μL− predict a high likelihood of clinical benefit with inhaled corticosteroid-containing regimens, and no or minimal benefit with eosinophils < 100-150 cells·μL−.The review concludes based on evidence that we must take action and stop waiting. Blood eosinophil level is a good predictive biomarker; it can discriminate which COPD patients are likely or not to respond to a specific therapy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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