Clinical phenotyping in untreated paediatric and adult asthma: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Asthma affects around 8% of the global population. Identifying groups based on clinical characteristics (phenotypes) may improve diagnostic accuracy and drive targeted management to alter the disease trajectory. To date, most phenotyping has focused on severe asthma. Aim: Systematic review of the literature on phenotyping in untreated paediatric and adult asthma. Methods: Registered with PROSPERO (CRD42023483258). Embase, Medline, CINHAL and Cohrane databases searched on 29/12/2023 with terms: asthma* ADJ2 (naïve, untreated, “new diagnos*”, not treat*” OR) AND (endotype*, phenotyp*, “treatable trait*” OR). No limits on language, age or study type. Inclusion criteria: comparing untreated asthma clinical phenotypes. Exclusion criteria: Use of regular asthma therapy. Reported according to PRISMA using GRADE and ROBINS-I tools. Results: 467 records were identified through database searches; 167 duplicates were removed and 350 abstracts independently reviewed; 205 for full text review. 195 did not report data on or compare untreated asthma phenotypes; 10 were identified for analysis. Data on 1683 participants; minimum age 6, majority adults. Four studies used data-driven methods to identify phenotypes and six used non data-driven methods. Phenotypes were driven largely by baseline characteristic selection which varied widely across studies. Lung physiology differentiated data-driven phenotypes while atopy, fractional exhaled nitric oxide (FeNO) and blood eosinophilia differentiated non data-driven phenotypes. Conclusion: Future work looking at untreated asthma phenotyping should justify initial characteristic selection and as a minimum include lung physiology, atopy, blood eosinophilia and FeNO.
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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 | 0,008 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».