Exploring the Long-Term Utility of Remotely Monitored FeNO Suppression Testing in Severe Asthma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Confirmation of optimal inhaled corticosteroid use is essential before initiating biologic therapy. Fractional exhaled nitric oxide (FeNO) suppression testing (FeNOSuppT) is a proven phenotyping technique; however, its long-term effect on clinical outcomes remains unclear. OBJECTIVES: To assess the real-world feasibility of delivering FeNOSuppT alongside digital inhaler monitoring and to examine its effect on biologic initiation and clinical outcomes. METHODS: Prospective cohort study within 7 U.K. severe asthma centers. Patients received a sensor-enabled inhaled corticosteroid/long-acting β-agonist (ICS/LABA) inhaler during an initial appointment between July 2020 and June 2022. A positive FeNOSuppT was defined as greater than 42% FeNO reduction at short-term follow-up (typically 1-3 mo postbaseline). Biologic initiation and clinical outcomes were compared at short-term and long-term (typically 12 mo postbaseline) follow-up. RESULTS: (11.0% vs 2.3%; P = .016), and a similar reduction in both asthma symptoms (ACQ6 0.7 vs 0.8; P = .623) and exacerbations (66.7% vs 66.7%; P = .349) at long-term follow-up when compared with those with a negative FeNOSuppT. CONCLUSIONS: Delivering FeNOSuppT aligned with digital monitoring is feasible within routine care. A positive FeNOSuppT was associated with lower rates of biologic initiation, with similar clinical outcomes.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».