Relationship between measures of type II inflammation and patient reported cough severity and quality of life outcomes in patients with chronic cough
Notice bibliographique
Résumé
Backgroud: The relationship between peripheral blood and sputum eosinophilia and patient reported outcomes (PROs) in patients with chronic cough (CC) remains unclear. Objective: We aimed to evaluate correlations between peripheral blood and sputum eosinophilia with cough PROs including the Leicester Cough Questionnaire (LCQ) and cough severity Visual Analogue Scale (CS-VAS). Methods: We analyzed patients with CC who had their blood and sputum eosinophils, LCQ, and CS-VAS assessed at baseline prior to treatment in two separate studies. Spearman’s rank correlation coefficients were calculated. Results: Seventy participants [mean age (S.D.) 58.0±13.2, 59% female, cough duration 9.6±8.8 yrs] were included in the analysis. At baseline, patients had mean scores of 10.7±3.1 on the LCQ and 62.7 mm (±22.1) on the VAS. Their median (IQR) peripheral blood eosinophils was 0.2 cells/L (0.1-0.25) and % sputum eosinophils was 2.3% (1.1-4.5). We found weak non-significant correlations between peripheral blood and sputum eosinophilia with LCQ and CS-VAS (Figure 1). Conclusion: In patients with CC, type II biomarkers poorly correlated with subjective cough PROs at baseline. Prospective data of changes after treatment should evaluate whether biomarkers of inflammation can predict improvement in cough.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».