The new era of add-on asthma treatments: where do we stand?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Globally, a small proportion (5–12%) of asthma patients are estimated to have severe disease. However, severe asthma accounts for disproportionately high healthcare resource utilization. The Global Initiative for Asthma (GINA) management committee recommends treating patients with asthma with inhaled corticosteroids plus long-acting β 2 -agonists and, when needed, adding a long-acting muscarinic receptor antagonist or biologic agent. Five biologics, targeting different effectors in the type 2 inflammatory pathway, are approved for asthma treatment. However, biologics have not been compared against each other or add-on inhaled therapies in head-to-head clinical trials. As a result, their positioning versus that of current and anticipated small-molecule strategies is largely unknown. Furthermore, with the emergence of biomarkers for predicting response to biologics, a more personalized treatment approach—currently lacking with inhaled therapies—may be possible. To gain perspective, we reviewed recent advances in asthma pathophysiology, phenotypes, and biomarkers; the place of biologics in the management and personalized treatment of severe asthma; and the future of biologics and small-molecule drugs. We propose an algorithm for the stepwise treatment of severe asthma based on recommendations in the GINA strategy document that accounts for the broad range of phenotypes targeted by inhaled therapies and the specificity of biologics. In the future, both biologics and small molecules will continue to play key roles in the individualized treatment of severe asthma. However, as targeted therapies, their application will continue to be focused on patients with certain phenotypes who meet the specific criteria for use as identified in pivotal clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».