Therapeutic Potential of Intranasal Corticosteroids for Chronic Cough
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic cough, a condition defined as a cough persisting for more than 8 weeks, remains a significant clinical challenge with a considerable impact on quality of life. Intranasal corticosteroids (INCS) are widely recommended in clinical guidelines for managing chronic cough, particularly in patients with associated upper airway conditions. However, the evidence base directly supporting this practice is surprisingly sparse, leaving clinicians to navigate a disconnect between guidelines and real-world applicability. Objective: This article offers a critical perspective on the role of INCS in chronic cough management, drawing attention to the paucity of direct evidence and proposing a roadmap for future research. Discussion: A recent systematic review aiming to evaluate the efficacy and safety of INCS for chronic cough yielded no eligible studies, despite extensive database searches. This unexpected outcome highlights a major gap in the literature and raises important questions about the foundation of current guideline recommendations. While INCS are biologically plausible and have demonstrated efficacy in related conditions, such as allergic rhinitis and chronic rhinosinusitis, their specific role in chronic cough remains unverified. The lack of robust clinical trials underscores the need for targeted research to determine whether INCS provide meaningful benefit in this population. Conclusion: The disconnect between recommendations and evidence in chronic cough management underscores a critical need for well-designed randomized controlled trials. Until such data are available, clinicians must balance existing guidelines with clinical judgment, individualizing treatment to address the unique needs of their patients. Bridging this evidence gap will not only enhance patient care but also refine guideline development, ensuring recommendations are firmly grounded in high-quality research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».