Biologic therapy in rare eosinophil-associated disorders: remaining questions and translational research opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Rare eosinophil-associated disorders (EADs), including hypereosinophilic syndrome, eosinophilic granulomatosis with polyangiitis, and eosinophilic gastrointestinal disorders, are a heterogeneous group of conditions characterized by blood and/or tissue hypereosinophilia and eosinophil-related clinical manifestations. Although the recent availability of biologic therapies that directly and indirectly target eosinophils has the potential to dramatically improve treatment options for all EADs, clinical trials addressing their safety and efficacy in rare EADs have been relatively few. Consequently, patient access to therapy is limited for many biologics, and the establishment of evidence-based treatment guidelines has been extremely difficult. In this regard, multicenter retrospective collaborative studies focusing on disease manifestations and treatment responses in rare EADs have provided invaluable data for physicians managing patients with these conditions and helped identify important questions for future translational research. During the Clinical Pre-Meeting Workshop held in association with the July 2023 biennial meeting of the International Eosinophil Society in Hamilton, Ontario, Canada, the successes and limitations of pivotal multicenter retrospective studies in EADs were summarized and unmet needs regarding the establishment of guidelines for use of biologics in rare EADs were discussed. Key topics of interest included (1) clinical outcome measures, (2) minimally invasive biomarkers of disease activity, (3) predictors of response to biologic agents, and (4) long-term safety of eosinophil depletion. Herein, we report a summary of these discussions, presenting a state-of-the-art overview of data currently available for each of these topics, the limitations of the data, and avenues for future data generation through implementation of multidisciplinary and multicenter studies.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».