Impact of former smoking exposure on airway eosinophilic activation and autoimmunity in patients with severe asthma
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Severe eosinophilic asthma is characterised by frequent exacerbations and a relative insensitivity to steroids. Experimentally, smoking may induce eosinophilic airway inflammation, but the impact in patients with severe asthma is not clear. OBJECTIVE: To investigate the association between smoking exposure in patients with severe asthma, and eosinophilic inflammation and activation, as well as airway autoimmunity and steroid responsiveness. METHODS: Patients with severe asthma according to European Respiratory Society/American Thoracic Society criteria were assessed with sputum samples, analysed by cell differential count, and for the presence of free eosinophil granules (FEGs), autoantibodies against eosinophil peroxidase (EPX) and macrophage receptor with collagenous structure (MARCO). A subgroup of patients with eosinophilic airway inflammation was re-assessed after a 2-week course of prednisolone. RESULTS: 132 severe asthmatics were included in the study. 39 (29.5%) patients had ≥10 pack-years of smoking history: 36 (27.3%) were former smokers and three (2.3%) current smokers; and 93 (70.5%) had <10 pack-years exposure. Eosinophilic airway inflammation was more prevalent among patients with ≥10 pack-years (66.7%), compared to patients with <10 pack-years (38.7%, p=0.03), as was the level of FEGs (p=0.001) and both anti-EPX and anti-MARCO (p<0.05 and p<0.0001, respectively). Omitting current smokers did not affect these associations. Furthermore, prednisolone reduced, but did not normalise, sputum eosinophils in patients with a ≥10 pack-year smoking history. CONCLUSION: In patients with severe asthma, a former smoking history is associated with eosinophilic airway inflammation and activation and relative insensitivity to steroids, as well as airway autoimmunity.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».