Prognostic Interaction Between Inflammatory and Clinical Risk Factors for Asthma Attacks: Findings from the ORACLE2 Patient-level Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION: Preventing attacks is a key goal in asthma management. The type-2 inflammatory biomarkers blood eosinophil count (BEC) and fractional exhaled nitric oxide (FeNO) are established and modifiable risk factors. Given the complexity and multifaceted nature of asthma, we hypothesized that their prognostic value might vary based on interactions with clinical risk factors. METHODS: We analyzed data from the OxfoRd Asthma attaCk risk scaLE (ORACLE2) patient-level meta-analysis, which includes placebo participants from 22 randomized controlled trials (RCTs) investigating the effects of fixed treatment regimens on severe asthma attack rates over a minimum of 24 weeks. Multiple imputation by chained equations was used for missing values in 10 iterations. Multivariable negative binomial models were fit to assess interactions between inflammatory biomarkers (FeNO and BEC) and other key risk factors, such as the Global Initiative for Asthma (GINA) treatment step, Asthma Control Questionnaire (ACQ)-5 score, attack history, and forced expiratory volume in 1 second (FEV1). A Benjamini-Hochberg procedure adjusted for multiplicity of testing (false discovery rate (FDR)<0.05 significant). Spline curves were plotted to visualize significant interactions. As an exploratory analysis, other potential interactions between asthma attacks risk factors and baseline characteristics were evaluated (FDR<0.05). RESULTS: The 6,513 analysed participants experienced 4615 attacks over 5482 person·years. BEC (per 10-fold increase) was found to interact with FEV1 (per 10% decrease) (interaction term: 1.11 [1.03; 1.21], p-value = 0.01). FeNO (per 10-fold increase) negatively interact with a low treatment step (GINA step 1-2 versus GINA step 3-5) (0.28 [0.11; 0.68], p-value = 0.005) and positively interact with a history of severe attacks in the last 12 months (2.42 [1.51; 3.87], p-value = 2×10⁻⁴). The spline curves illustrated the prognostic value of these inflammatory biomarkers according to subgroups based on the identified interactions (Figure A-C). In an exploratory analysis, a strong positive interaction between Immunoglobulin E (IgE) (per 10-fold increase) and a positive history of nasal polyposis was identified (1.58 [1.25; 1.98], p-value = 9×10⁻⁵). The spline curve illustrated the dichotomous prognostic value of IgE on asthma attack risk according to the presence (n=584) or absence (n=3522) of nasal polyposis (Figure D). CONCLUSIONS: This analysis underscores the complex interactions between inflammatory biomarkers and other asthma attack risk factors. The prognostic value of BEC is stronger in those with reduced lung function, while FeNO's prognostic value depends on recent attack history and treatment step. A potential prognostic interaction between IgE and nasal polyposis was also identified. Registration:PROSPERO-CRD42021245337
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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 | 0,020 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».