Eosinophilic and Noneosinophilic Asthma
Notice bibliographique
Résumé
Background Phenotypic characteristics of patients with eosinophilic and noneosinophilic asthma are not well characterized in global, real-life severe asthma cohorts. Research Question What is the prevalence of eosinophilic and noneosinophilic phenotypes in the population with severe asthma, and can these phenotypes be differentiated by clinical and biomarker variables? Study Design and Methods This was an historical registry study. Adult patients with severe asthma and available blood eosinophil count (BEC) from 11 countries enrolled in the International Severe Asthma Registry (January 1, 2015-September 30, 2019) were categorized according to likelihood of eosinophilic phenotype using a predefined gradient eosinophilic algorithm based on highest BEC, long-term oral corticosteroid use, elevated fractional exhaled nitric oxide, nasal polyps, and adult-onset asthma. Demographic and clinical characteristics were defined at baseline (ie, 1 year before or closest to date of BEC). Results One thousand seven hundred sixteen patients with prospective data were included; 83.8% were identified as most likely (grade 3), 8.3% were identified as likely (grade 2), and 6.3% identified as least likely (grade 1) to have an eosinophilic phenotype, and 1.6% of patients showed a noneosinophilic phenotype (grade 0). Eosinophilic phenotype patients (ie, grades 2 or 3) showed later asthma onset (29.1 years vs 6.7 years; P < .001) and worse lung function (postbronchodilator % predicted FEV 1 , 76.1% vs 89.3%; P = .027) than those with a noneosinophilic phenotype. Patients with noneosinophilic phenotypes were more likely to be women (81.5% vs 62.9%; P = .047), to have eczema (20.8% vs 8.5%; P = .003), and to use anti-IgE (32.1% vs 13.4%; P = .004) and leukotriene receptor antagonists (50.0% vs 28.0%; P = .011) add-on therapy. Interpretation According to this multicomponent, consensus-driven, and evidence-based eosinophil gradient algorithm (using variables readily accessible in real life), the severe asthma eosinophilic phenotype was more prevalent than previously identified and was phenotypically distinct. This pragmatic gradient algorithm uses variables readily accessible in primary and specialist care, addressing inherent issues of phenotype heterogeneity and phenotype instability. Identification of treatable traits across phenotypes should improve therapeutic precision.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».