Real-world biomarker variability and effects of biologics on severe asthma in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: Guidelines recommend biomarker testing to phenotype patients with severe asthma (SA), to guide treatment. However, biomarker levels fluctuate, and individual responses to biologics are not fully understood.Objectives: This study estimated the proportion of patients experiencing biomarker variability and the real-world effectiveness of biologics in SA.Methods: A population-based retrospective cohort study was conducted using administrative data from Alberta, Canada (April 1, 2010 to March 31, 2020) for patients with SA. Year-to-year variability in biomarker levels was assessed using clinical thresholds (blood eosinophil count [EOS] ≥ 300 cells/µL; immunoglobin E [IgE] ≥ 30 IU/mL) to explore category switching. Incidence rate ratios of exacerbations were estimated by biomarker level. Associations between follow-up time with biologics exposure (bio-experience), biomarker levels and exacerbation rates were modeled.Results: Up to 28% of SA patients displayed year-over-year biomarker threshold switching for EOS and up to 12% for IgE. Severe exacerbation rates were higher with blood EOS count ≥300cells/µL or IgE ≥30 IU/mL. Bio-experience was associated with lower blood EOS versus pre-bio-experience (relative mean EOS: 0.53 [0.42-0.68]), persisting >1 year following discontinuation. Bio-experience was associated with a nearly 50% reduction in exacerbation risk after initiating biologics (IRR = 0.54 [0.48, 0.62]), regardless of comorbid status.Conclusions: Higher biomarker levels were associated with higher exacerbation rates, but a proportion of patients demonstrated variability, crossing clinical thresholds. Treatments with upstream agents targeting multiple pathways of inflammation may circumvent this issue. Biologics had real-world effectiveness in reducing SA biomarkers. Their persistent temporal effect provides a groundwork for exploring cost-effective biologics use.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».