A novel method to assess airway eosinophilia using sputum plugs
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sputum cytology utilising routine dithiothreitol (DTT) processing is a well-established method to assess airway eosinophilia. However, the multi-step nature of this protocol requires substantial resources, thereby limiting its broader clinical applicability. To address this, we evaluated formalin-fixed, paraffin-embedded (FFPE) sputum plugs as a simplified method for measuring airway eosinophilia. Methods: Excess sputum plugs from 113 patients with complex airway disease and 16 asthma patients on corticosteroid or monoclonal antibodies were fixed in 10% formalin and embedded in paraffin (Sputum-Minimising Processing, Maximising Clinical Outcomes (SSIMPLE) method). FFPE blocks were sectioned, stained with haematoxylin and eosin, and assessed by four blinded observers, who performed a differential cell count on 400 total nonsquamous cells. Eosinophil proportions were then compared between matched FFPE and DTT-processed sputum slides. Airway eosinophilia was defined as ≥2.2% sputum eosinophils in DTT-processed samples. Results: Of the 113 FFPE slides, 96% were adequate for cellular analysis, with 90% having matched DTT-processed sputum slides. The SSIMPLE method demonstrated excellent interobserver reproducibility (consistency: 0.975; agreement: 0.976). Eosinophil proportions obtained from SSIMPLE and DTT processing were significantly correlated (ρ=0.9, p<0.0001) and showed agreement (Bland-Altman, -0.38±9.51). A cut-off of 2.6% detected airway eosinophilia with high sensitivity (85.4%) and specificity (93.0%) using the SSIMPLE method, showing strong agreement with the routine DTT method, as indicated by an area under the curve of 0.957. Additionally, the method effectively assessed treatment responsiveness to monoclonal antibody therapy. Conclusion: The SSIMPLE method is a reliable, noninferior approach to DTT processing for detecting airway eosinophilia in complex airway diseases, with high reproducibility and strong concordance in monitoring treatment responsiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».