Patient characteristics, biomarkers and exacerbation risk in severe, uncontrolled asthma
Notice bibliographique
Résumé
Background Greater precision in asthma exacerbation risk prediction may improve outcomes. We sought to identify clinical characteristics and biomarkers associated with elevated exacerbation risk in patients with severe, uncontrolled asthma. Methods Data were pooled from seven similarly designed phase II and III randomised controlled clinical trials of biologic therapies for the treatment of severe, uncontrolled asthma that enrolled comparable patient populations. Annualised asthma exacerbation rates (AAERs) for patients randomised to placebo were assessed by baseline clinical characteristics, and by biomarker concentrations at baseline and over the study duration. Results The AAER for the 2016 patients in the combined placebo group was 0.91 (95% CI 0.84‒0.98). Baseline characteristics associated with greater AAER were frequent or severe exacerbations within the prior 12 months, nasal polyposis, maintenance oral corticosteroid use, Asian race and Asian or Western European region. AAER increased with baseline blood eosinophil counts and exhaled nitric oxide fraction ( F ENO ) concentration, with the greatest AAER occurring for patients with eosinophils ≥300 cells·μL −1 and F ENO ≥50 ppb. No relationship was observed between baseline serum IgE concentration and AAER. Combining type 2 inflammation criteria for eosinophils and F ENO had greater prognostic value than either biomarker alone. Persistent eosinophil and F ENO elevations throughout the study period were associated with greater AAER. Conclusions Exacerbation history, maintenance corticosteroid use, nasal polyposis, Asian race, geographic region, and elevations in blood eosinophil counts and F ENO concentrations (particularly when combined and/or persistently achieving type 2 inflammation criteria) were associated with increased exacerbation risk in patients with severe, uncontrolled asthma.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».