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Enregistrement W4410595618 · doi:10.58931/cret.2025.113

Biologics in the Management of Chronic Obstructive Pulmonary Disease: Emerging Perspectives

2025· article· en· W4410595618 sur OpenAlexaffabout
J. Alberto Neder

Notice bibliographique

RevueCanadian Respirology Today · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulmonary diseaseMedicineIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inflammation is at the core of multiple, highly variable, and interconnected pathological processes, which will eventually sow the seeds of chronic bronchitis and/or emphysema in exposed and susceptible individuals. Low-grade chronic inflammation in these patients is acutely worsened during infectious, and to a lower extent, non‑infectious COPD exacerbations. Unfortunately, a large fraction of patients receiving contemporary anti-exacerbation prophylaxis–including that provided by inhaled combinations of long-acting β2-adrenoceptor agonist (LABA), long-acting anti‑muscarinic (LAMA), and inhaled corticosteroids (ICS) (triple therapy)–remain frequent exacerbators. These patients have at least two moderate episodes and/or one severe episode requiring hospitalization or an emergency department visit in the preceding year. Given their higher risk of disease progression and premature death, recent national and international guidelines for pharmacological COPD treatment consider them as “high-risk” patients. The hope of providing more effective protection against exacerbations through anti‑inflammatory, non-steroidal alternatives has sparked major research efforts in the past few years. This focused review will concisely highlight the pharmacological approaches based on anti-inflammatory biologics currently under investigation, emphasizing the few options more likely to be available in the Canadian market in 2025–2026. Two recent meta-analyses provide valuable information for those interested in further methodological details of the studies herein cited.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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