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Enregistrement W4410268552 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a1352

Biomarkers Poorly Distinguish Nasal Polyposis History in Patients Participating in Asthma Clinical Trials: Findings from the ORACLE2 Patient-level Meta-analysis

2025· article· en· W4410268552 sur OpenAlexaff
Morgane Gronnier, Samuel Mailhot-Larouche, Krystelle Godbout, Fleur L. Meulmeester, C.A. Celis-Preciado, Samuel Lemaire‐Paquette, Michael E. Wechsler, Sanjay Ramakrishnan, Guy Brusselle, J. Corren, Sarah Diver, Christopher E. Brightling, Mario Castro, Nicola A. Hanania, D.J. Jackson, Nicole Martin, A. Laugerud, Emilio Santoro, Christopher Compton, Megan Hardin, Cécile Holweg, Selina Allu, Timothy Hinks, Richard Beasley, Mira Holliday, Jacob K. Sont, Ewout W. Steyerberg, Ian Pavord, Simon Couillard

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOtitis Media and Relapsing Polychondritis
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsthmaClinical trialMEDLINEMeta-analysisIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale: Nasal polyposis is a comorbidity of asthma that is associated with type 2 inflammation. Non-invasive biomarkers of type 2 inflammation, particularly fractional exhaled nitric oxide (FeNO), have been proposed as potentially useful in predicting the presence of nasal polyposis. In this study, we evaluated the ability of inflammatory biomarkers to identify patients with a history of nasal polyposis among patients with asthma. Methods: We analyzed data from the OxfoRd Asthma attaCk risk scaLE (ORACLE2) patient-level meta-analysis (PROSPERO: CRD42021245337), which includes 6,513 participants from 22 Randomized Controlled Trials (RCTs) investigating the effects of fixed treatment regimens on severe asthma exacerbation rates over a minimum of 24 weeks. In a complete case analysis, we included patients with data on nasal polyposis history (any mention or timing of nasal polyposis or previous nasal polypectomy in comorbidity list) and inflammatory biomarkers (FeNO, blood eosinophil count (BEC), and serum immunoglobulin E (IgE)). We then evaluated the ability of each inflammatory biomarker to identify patients with a history of nasal polyposis by calculating the Area Under the Curve (AUC) using Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis. RESULTS: We included 4,165 patients from 15 RCTs, with n=598 (14%) reporting nasal polyposis. The analysis population comprised moderate-to-severe asthma (n=1,265 severe). Data were available for FeNO (n=3,884), BEC (n=4,120), and IgE (n=4,110). The performance of FeNO and BEC in identifying a history of nasal polyposis was poor, with AUC values of 0.62 [0.59; 0.64] and 0.62 [0.59; 0.64], respectively. For FeNO ≥ 74 ppb, specificity attained 90% [95% CI 89-91] and for BEC ≥ 0.61x109/L, specificity attained 90% [95% CI 89-91]. For both these cut-offs, sensitivity was very low (< 22%) and the positive likelihood ratio (PLR) was insufficient to identify nasal polyposis (PLR <10: FeNO ≥ 73 ppb, PLR=1.7; BEC ≥ 0.61x109/L, PLR=2.2). Furthermore, IgE was not a discriminative biomarker for nasal polyposis (AUC: 0.50 [0.48; 0.52]) CONCLUSION: Biomarkers (FeNO, BEC, IgE) are not features accurately distinguishing patients with asthma reporting a history of nasal polyposis and those who do not. These results suggest that type-2 biomarkers are not substantially affected by the presence of nasal polyposis. REGISTRATION: PROSPERO-CRD42021245337

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,278 · 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.

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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