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Enregistrement W4408904227 · doi:10.1136/thorax-2024-222444

Computational fluid dynamics model predictions of inhaled corticosteroid deposition in patients with severe asthma

2025· article· en· W4408904227 sur OpenAlexaff
Nandhitha Ragunayakam, A. Thakar, Hosein Sadafi, Carmen Venegas Garrido, Yonni Friedlander, Melanie Kjarsgaard, Kayla Zhang, Anna Dvorkin‐Gheva, Manali Mukherjee, Myrna Dolovich, B.R. Lavon, Mark D. Inman, Parameswaran Nair, Sarah Svenningsen

Notice bibliographique

RevueThorax · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFluticasone propionateAsthmaAirwayCorticosteroidParticle depositionBudesonideFluticasoneExpirationInternal medicineInhalationLumen (anatomy)GastroenterologyCardiologyRespiratory systemAnesthesiaAerosolChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Some patients with severe asthma have persistent type-2 inflammation despite being treated with high-dose inhaled corticosteroids (ICS). The variability in ICS deposition between patients with severe asthma is not well-understood and could contribute to this persistence. Objectives To characterise and compare model-predicted deposition of fine-particle and extrafine-particle ICS in patients with severe asthma based on biomarkers of type-2 inflammation, airway morphology and airway function. Methods Twenty-eight patients with severe asthma performed full-inspiration and full-expiration chest CT on the same day that biomarkers of type-2 inflammation were measured. Functional respiratory imaging and computational fluid dynamics were used to simulate and predict intrathoracic, central and peripheral airway deposition, and central-to-peripheral airway deposition (C:P) ratio of fine-particle ICS (fluticasone-propionate HFA) (ICS FP ) and extrafine-particle ICS (beclomethasone-dipropionate HFA) (ICS EFP ). CT-derived wall area percent (WA%), lumen area (LA) and mucus burden were quantified to characterise airway morphology. Results Simulated deposition of ICS EFP was higher than ICS FP in the intrathoracic, central and peripheral airways (all p<0.0001). Greater WA% and smaller LA were correlated with greater C:P ratio of ICS FP (r=0.60, p=0.0068; r=−0.60, p=0.0072) and ICS EFP (r=0.54, p=0.028; r=−0.54, p=0.026). Participants with elevated sputum eosinophils had a greater C:P ratio, irrespective of particle size (ICS FP , p=0.045; ICS EFP , p=0.021). Conclusions In severe asthma patients with thicker airway walls, narrower airway lumens and elevated biomarkers of type-2 inflammation, a smaller ratio of ICS FP reached the peripheral airways. ICS EFP did not fully mitigate this. Patient-specific airway morphology may impact regional ICS deposition and contribute to persistent inflammation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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