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Enregistrement W4409258831 · doi:10.1016/s2213-2600(25)00037-2

Inflammatory and clinical risk factors for asthma attacks (ORACLE2): a patient-level meta-analysis of control groups of 22 randomised trials

2025· review· en· W4409258831 sur OpenAlexafffund
Fleur L. Meulmeester, Samuel Mailhot-Larouche, C.A. Celis-Preciado, Samuel Lemaire‐Paquette, Sanjay Ramakrishnan, Michael E. Wechsler, Guy Brusselle, Jonathan Corren, Jo Hardy, Sarah Diver, Christopher E. Brightling, Mario Castro, Nicola A. Hanania, David J. Jackson, Neil Martin, Annette Laugerud, Emilio Santoro, Chris Compton, Megan E Hardin, Cécile Holweg, A. Subhashini, Timothy Hinks, Richard Beasley, Jacob K. Sont, Ewout W. Steyerberg, Ian Pavord, Simon Couillard

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Respiratory Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNational Health Service CorpsNIHR Oxford Biomedical Research CentreFonds de Recherche du Québec - SantéGenentechNational Institutes of HealthShionogiAcademy of Medical SciencesCanadian Lung AssociationStichting Astma BestrijdingUniversiteit LeidenRegeneron PharmaceuticalsNational Institute for Health and Care ResearchTeva Pharmaceutical IndustriesArrowhead PharmaceuticalsSanofiCelldex TherapeuticsAmgenPfizerEli Lilly and CompanyAstraZenecaPatient-Centered Outcomes Research Institute
Mots-clésMedicineMeta-analysisAsthmaMEDLINERandomized controlled trialClinical trialInternal medicinePediatricsPhysical therapyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical risk factors for severe asthma attacks have been identified, but their incremental prognostic values are unclear. Additionally, the incremental contribution of type 2 inflammation, a common, treatable process, is undetermined. We aimed to quantify the prognostic value of baseline characteristics and type 2 inflammatory biomarkers, specifically blood eosinophil count and fractional exhaled nitric oxide (FeNO), to predict asthma attacks. METHODS: In this systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials (RCTs), Oxford Asthma Attack Risk Scale 2 (ORACLE2), we searched MEDLINE from Jan 1, 1993, to April 1, 2021, for trials investigating fixed treatment regimen effects on asthma attack rates for at least 6 months with baseline blood eosinophil count and FeNO. Eligible participants were aged 12 years or older with asthma (any severity) who had been randomly assigned to the control group of an RCT. Relevant trials were manually retrieved and reviewed by two independent reviewers (SC and IDP). Disagreements were discussed with five reviewers. Individual patient data (IPD) for meta-analysis were requested from study authors. We investigated the rate of severe asthma attacks (≥3 days of systemic corticosteroids) for at least 6 months and prognostic effects of baseline blood eosinophil count and FeNO in control group participants. Rate ratios (RRs) with 95% CIs were derived for annualised asthma attack rates from negative binomial models adjusted for key variables, including blood eosinophil count and FeNO, and interactions between these type 2 inflammatory biomarkers were explored. Certainty of evidence was assessed using GRADE. The heterogeneity of the included studies and potential for ecological bias were quantified by the concordance statistic (C-statistic). This study was registered with PROSPERO, CRD42021245337. FINDINGS: statistics ranging from 0·56 to 0·97. INTERPRETATION: %), and symptoms (ACQ-5 score) are key predictors of asthma attacks. Conversely, we found that moderate bronchodilator reversibility was associated with reduced risk. These findings from high-quality multinational RCTs support incorporation of blood eosinophils and FeNO into clinical risk stratification for targeted risk reduction. More individualised clinical decision-making models should be explored. FUNDING: National Institute of Health and Care Research Oxford Biomedical Research Centre; Association pulmonaire du Québec; Fonds de recherche du Québec-Santé; Québec Air-Intersectorialité-Respiratoire-Son network; Stichting Astma Bestrijding; Leiden University Fund; and Academy of Medical Sciences.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,039
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,291
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,170 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations73
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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