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Enregistrement W4410268280 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a1377

Dupilumab Efficacy in Patients With Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) With Type 2 Inflammation Across Baseline Eosinophil Counts

2025· article· en· W4410268280 sur OpenAlexaff
Stephanie A. Christenson, Frank C. Sciurba, Claus Vogelmeier, Marc Miravitlles, John R. Hurst, Fuqiang Wen, F.J. Martinez, Paramita Saha‐Chaudhuri, Mena Soliman, J. Heble

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensSanofi (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCOPDEosinophilPulmonary diseaseDupilumabInflammationImmunologyDiseaseInternal medicineAsthma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract RATIONALE: Type 2 (T2) inflammation in patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is evidenced by elevated blood eosinophil counts (BEC), often correlating with higher risk for exacerbations. In the BOREAS and NOTUS trials, add-on dupilumab 300 mg every 2 weeks (q2w) vs placebo significantly reduced exacerbation rates and improved lung function in patients with COPD and T2 inflammation. This post-hoc analysis of pooled data from BOREAS and NOTUS evaluated efficacy of dupilumab in patients stratified by baseline BEC of ≥150 cells/µL or ≥300 cells/µL. METHODS: BOREAS (NCT03930732) and NOTUS (NCT04456673), both phase 3, randomized, placebo-controlled trials, enrolled 1,874 patients (40-85 years) with COPD, moderate-to-severe airflow limitation, and T2 inflammation. The inclusion criterion was screening BEC ≥300 cells/µL (at Visit 1, 1-4 weeks before randomization). Baseline BEC was measured at day of randomization. Patients were randomized to dupilumab 300 mg or placebo q2w for 52 weeks. This analysis included patients from the intention-to-treat (ITT) population of BOREAS and NOTUS, stratified by baseline BEC ≥150 cells/µL, 150-300 cells/µL or ≥300 cells/µL (at randomization). Endpoints assessed included annualized moderate-to-severe exacerbation rate, change from baseline to Week 52 in pre- and post-bronchodilator forced expiratory volume in 1 second (FEV1) and St. George's Respiratory Questionnaire (SGRQ) total score. RESULTS: Of 1,873 patients, 1,703 (dupilumab n = 855; placebo n = 848) had baseline BEC ≥150 cells/µL, and 1,135 (dupilumab n = 573; placebo n = 562) still had baseline BEC ≥300 cells/µL. Dupilumab vs placebo reduced annualized exacerbation rates by up to 36.9%. At Week 52, dupilumab vs placebo improved pre-bronchodilator FEV1 by (least squares [LS] mean difference [95% CI]) 0.07 (0.04, 0.11) L in the ITT population, 0.08 (0.04, 0.11) L in patients with baseline BEC ≥150 cells/µL, and 0.09 (0.05, 0.13) L in those with baseline BEC ≥300 cells/µL. Similar results were observed for changes in post-bronchodilator FEV1. Dupilumab also reduced SGRQ total scores at Week 52 by (LS mean [95% CI]) −3.37 (−4.95, −1.78) (ITT population), −3.07 (−4.7, −1.44) (baseline BEC ≥150 cells/µL), and −3.98 (−6.01, −1.95) (baseline BEC ≥300 cells/µL). Overall study safety of BOREAS and NOTUS was consistent with known dupilumab profile. CONCLUSIONS: In patients with COPD and T2 inflammation, dupilumab reduced annualized exacerbation rates, and improved lung function and quality of life in patients in ITT and across baseline BEC of ≥150 cells/µL and ≥300 cells/µL, with slightly greater treatment effects observed in patient with higher baseline BEC.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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