Prevalence of Asthma Remission in CSAR Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevalence of clinical remission in severe asthma is poorly studied. This study aims to assess the prevalence and characteristics of asthma remission based on the Canadian Severe Asthma Registry (CSAR) dataset. Methods: A retrospective review was performed using CSAR cohort data from November 2018 to June 2023. Baseline demographics, asthma medications, and comorbidities were collected. Eligible patients were ≥18 years old, had uncontrolled asthma Global Initiative for Asthma (GINA) step 4 or 5, who were followed for at least 12 months. Three remission criteria were assessed, including rate of asthma exacerbations, use of systemic oral corticosteroid (OCS) and asthma control status. Results: 182 patients met at least one remission criteria, only 58 patients had data for the 3 remission criteria at baselineand 51 patients post-biologics (Bx). Patients started Bx therapy as follows: 36 (20%) on Anti-IgE, 133 (73%) on Anti-IL5/5R, and 13 (7%) on Anti-IL4/13. Compared to pre-Bx period, those who initiated Bx had fewer exacerbations (42% vs 12%), significant reduction in long-term OCS (24% vs 15%) and improvement in asthma control (55% vs 60%). Overall, 27 out of 58 patients met 3 criteria for remission, of which 4 without Bx (6.9%) and 23 with Bx (45%). Increase in remission rates were seen for both Anti-IgE and Anti-IL5/5R. No difference with Anti-IL4/IL13 due to limited sample size. Conclusion: Our CSAR retrospective study demonstrates that biologics therapy enhanced clinical remission up to 45% and led to better outcomes. Nevertheless, further studies are required to investigate the impact of different biological agents and patient characteristics on remission.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».