Notice bibliographique
Résumé
Globally, around half the adult asthma population are current or former cigarette smokers. Cigarette smoking and asthma interact to induce an "asthma-smoking phenotype(s)," which has important implications for diagnosis, pathogenic mechanisms, and management. The lack of progress in understanding the effects of smoking on adults with asthma is due in part to their exclusion from most investigative studies and large clinical trials. In this review, we summarize the adverse clinical outcomes associated with cigarette smoking in asthma, highlight challenges in diagnosing asthma among cigarette smokers with chronic respiratory symptoms, particularly in older individuals with a long-standing smoking history, and review pathogenic mechanisms involving smoking- and asthma-related airway inflammation, tissue remodeling, corticosteroid insensitivity, and low-grade systemic inflammation. We discuss the key components of management including the importance of smoking cessation strategies, evidence for the effectiveness of the Global Initiative for Asthma recommendations on treatment in cigarette smokers, and the role of treatable traits such as type 2 eosinophilic airway inflammation. Lastly, we provide an algorithm to aid clinicians to manage current and former smokers with asthma. In the future, controlled and pragmatic trials in real-world populations should include cigarette smokers with asthma to provide an evidence base for treatment recommendations.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».