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Enregistrement W4403547702 · doi:10.1002/alr.23466

Switching biologics in chronic rhinosinusitis with nasal polyps: A multicenter Canadian experience

2024· article· en· W4403547702 sur OpenAlexaffabout
Marisa Dorling, Masih Sarafan, Béatrice Voizard, Yaser Ammar, Juan Carlos Hernaiz‐Leonardo, James P. Nugent, Arif Janjua, Doron D. Sommer, John Lee, Yvonne Chan, Andrew Thamboo

Notice bibliographique

RevueInternational Forum of Allergy & Rhinology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChronic rhinosinusitisNasal polypsMulticenter studyDermatologySinusitisInternal medicineImmunologyRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Type 2 biologics have been used increasingly for the treatment of chronic rhinosinusitis with nasal polyps (CRSwNP). However, patterns of biologic switching are understudied, and established guidelines for sequential or simultaneous use do not yet exist. METHODS: This is a Canadian multicenter retrospective study of real-world patient data. Patients were included if they had recurrent CRSwNP despite maximal medical and surgical management, and received at least one dose of a type 2 biologic. Patients who remained on their initial biologic comprised the continuous group. Patients with sequential or simultaneous use of more than one biologic comprised the switched group. We compared the characteristics of patients who continued and switched biologics. RESULTS: Note that 225 consecutive patients were included. Thirty-six (16%) switched biologics at least once, and six (3%) switched twice. The most common switch was from mepolizumab to dupilumab, with poor control of CRSwNP symptoms being the leading cause for this switch. Lack of efficacy was the main reason for switching off mepolizumab and omalizumab, while adverse events were the leading cause for switching off dupilumab. Additionally, mepolizumab patients were more likely to switch biologics late in their treatment, while dupilumab patients rarely switched after 12 months of therapy (p-value < 0.001). CONCLUSIONS: Switching biologics for CRSwNP is frequent in Canadian rhinology practices, with 16% of patients switching at least once. The most common switch is from mepolizumab to dupilumab with inadequate CRSwNP control driving this switch. This study may help guide sequential or simultaneous use of biologics in CRSwNP patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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