Late Breaking Abstract - Up-dosing of reslizumab in severe asthmatics with persistent sputum eosinophilia
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: A subset of severe eosinophilic asthmatics (SEA) remains uncontrolled despite anti-IL-5 biologic which may be due to inadequate neutralisation of airway IL-5. Aim: To investigate whether sequential up-dosing of a weight-adjusted anti-IL-5 mAb (reslizumab) will decrease sputum eosinophils(sp-eos) and improve asthma control. Method: We conducted a prospective, single-centre, open-label, 52-weeks dose-escalation (DE) study ( NCT04710134 ). SEA with sp-eos>3% after 16 weeks of standard dose (3mg/kg, iv, Q4W) underwent DE to 4 mg/kg after V6 (4 infusions) or 5 mg/kg after V10 (4 infusions). Sp-eos, cytokines, anti-eosinophil peroxidase (EPX) IgG, FEV1, and ACQ-5 were examined. Results: Ten SEA (53±16 yrs; 6F) started reslizumab at 3 mg/kg (V1). After 4 infusions (V6), 4 (40%) had sp-eos>3% and ACQ-5<1.5, while n=5 (sp-eos 16±11%) were DE to 4 mg/kg, and one to 5 mg/kg. Reslizumab reduced sp-eos, EPX, IL-5 and improved FEV1 at V14 (p<0.05), irrespective of dosing. Despite reduced sp-IL-5 after DE, 2/10 patients (20%) had sp-eos at V14 (>3%, Fig 1A). Reslizumab did not reduce sp-IL-13 or anti-EPX levels. At V14, anti-EPX IgG were elevated in 5/6 DE patients and significantly correlated with IL-13 (r=0.7; P=0.02, Fig 1D). Conclusion: A proportion of SEA may benefit from higher doses of anti-IL-5 mAb that allow normalisation of sputum eosinophils and IL-5. A subset remains symptomatic with evidence of sp-eos, IL-13, and anti-EPX IgG. erj;64/suppl_68/PA3943/F1 F1 F1
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».