An Update on Biologics in Pediatric Asthma: A Canadian Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Asthma is one of the most common chronic diseases in Canada, affecting approximately 11% of Canadians. Severe asthma, estimated to affect 5–10% of patients with asthma, is associated with a significant burden of disease‑related morbidity. In adults, typical management strategies include using combinations of inhaled corticosteroids, long-acting beta agonists, leukotriene receptor antagonists, long-acting muscarinic antagonists, and oral corticosteroids. However, in pediatric cases, particularly young children, our medication options are more limited. Although inhaled corticosteroids are effective for the majority of mild-to-moderate asthma cases, their efficacy in non-atopic asthma is limited. Furthermore, using inhaled corticosteroids at moderate-to-high doses can impair linear growth and lead to adrenal suppression. Given our growing recognition of asthma as a heterogenous disease, with multiple disease endotypes driven by distinct inflammatory pathways, there is an increasing demand for targeted therapies, particularly for patients with ongoing, uncontrolled disease (Figure 1). Type 2 (T2) high inflammation, characterized by elevated levels of IgE, interleukin (IL)-4, IL-5, and IL-13, alongside eosinophilia and atopy, remains the most well-defined endotype in school-age children and youth. With the advent of biologic medications, targeting T2‑high inflammatory pathways has become a critical component for managing uncontrolled, moderate‑to-severe asthma in children. This approach aims to improve treatment response and reduce adverse effects. This review will explore the biologic therapies currently available in Canada for moderate-to-severe pediatric asthma, discuss key considerations in selecting the optimal biologic, and outline future research directions to inform the optimal timing for initiating and discontinuing biologic treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».