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Enregistrement W3159863921 · doi:10.1186/s13223-021-00546-1

Classification of non-acute bronchial asthma according to allergy and eosinophil characteristics: a retrospective study

2021· article· en· W3159863921 sur OpenAlexvenueno aff
Yi Jiang, Ruoli An, Cheng Li, Qianru Yue, Hanwei Zhang, Yali Zhang, Xiaomei Kong, Hongxia Ma, Fang Chen, Yufeng Guo

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsthmaEosinophilicAllergyEosinophilImmunologyEndotypeExhaled nitric oxidePathologySpirometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Investigating the endotypes of the different asthma phenotypes would help disease monitoring, prognosis determination, and improving asthma management standardization. This study aimed to classify asthma into four endotypes according to the allergic and eosinophilic characteristics and explore the phenotypes (clinical characteristics, pulmonary functions, and fractional expired nitric oxide (FeNO)) of each endotype. METHODS: This retrospective study included non-acute asthma patients treated at the First Hospital of Shanxi Medical University (05/2016-01/2018). The patients were classified into the eosinophilic allergic, eosinophilic non-allergic, non-eosinophilic allergic, and non-eosinophilic non-allergic asthma endotypes. Serum sIgE, lung function, FeNO, and induced sputum cytology were tested and compared among groups. RESULTS: Of the 171 included patients, 22 had eosinophilic allergic asthma, 17 had eosinophilic non-allergic asthma, 66 had non-eosinophilic allergic asthma, and 66 had non-eosinophilic non-allergic asthma. Lung function measurements (FEV1%, FEF25%, FEF50%, FEF75%, and FEF25-75%) showed that airway dysfunction was worse in eosinophilic non-allergic asthma than in the other three endotypes (all P < 0.001). In allergic asthma patients, eosinophilic asthma had worse airway dysfunction than non-eosinophilic asthma (all P < 0.05). Similar results were found in non-allergic asthma (all P < 0.01). The FeNO levels in eosinophilic allergic asthma were higher than in eosinophilic non-allergic and non-eosinophilic non-allergic asthma (both P = 0.001). CONCLUSIONS: FeNO can objectively reflect eosinophilic airway inflammation in asthma. Endotypic classification of asthma patients regarding the allergic and eosinophilic characteristics is conducive to the effective management of patients with asthma.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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