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Enregistrement W4414571303 · doi:10.1007/s12325-025-03378-2

Peak Nasal Inspiratory Flow and the Association with Nasal Obstruction in Patients with Severe CRSwNP from the SINUS-24/-52 Studies

2025· article· en· W4414571303 sur OpenAlexaff
Martin Desrosiers, Scott D. Nash, Andrew M. Lane, Stella E. Lee, Eugenio De Corso, Changming Xia, Mark Corbett, Amr Radwan, Paul J. Rowe, Yamo Deniz

Notice bibliographique

RevueAdvances in Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensUniversity Hospital FoundationUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesRegeneron PharmaceuticalsSanofi
Mots-clésRheumatologyNoseRhinomanometryPathophysiologyBreathing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nasal congestion/obstruction (NC) contributes to the high disease burden in patients with severe chronic rhinosinusitis with nasal polyps (CRSwNP). Patient perception of NC may not accurately reflect nasal patency, while peak nasal inspiratory flow (PNIF) is an objective method with established thresholds for normal nasal airflow. This analysis evaluated the association between NC and PNIF and the impact of baseline PNIF on dupilumab efficacy in patients with severe CRSwNP. This was a post hoc analysis of patients treated with placebo or dupilumab 300 mg every 2 weeks in the SINUS-24 (NCT02912468) and SINUS-52 (NCT02898454) phase III studies. Patients provided daily e-diary measures of PNIF (L/min) using PNIF meters, and NC by patient-reported evaluation of severity (scored 0–3). Other assessed outcomes were nasal polyp score (NPS), 22-item Sinonasal Outcome Test (SNOT-22), loss of smell (LoS), University of Pennsylvania Smell Identification Test (UPSIT), and Lund–Mackay computed tomography. Outcomes were assessed in two subgroups: baseline PNIF < 120 L/min and ≥ 120 L/min. Of 724 patients, 552 (76%) had PNIF < 120 L/min and 172 (24%) had PNIF ≥ 120 L/min at baseline. The PNIF < 120 L/min subgroup had higher mean scores for NPS and SNOT-22 and more smell impairment (LoS and UPSIT). PNIF weakly correlated with NC at baseline (Spearman coefficient − 0.348 [95% CI − 0.410, − 0.282], P < 0.0001). Correlations between change from baseline in PNIF and NC at week 24 were weak in the dupilumab group (− 0.390 [− 0.468, − 0.305], P < 0.0001) and moderate in the placebo group (− 0.497 [− 0.582, − 0.399], P < 0.0001). These results confirm PNIF as a valuable method for assessing nasal obstruction in patients with severe CRSwNP. The degree of nasal flow impairment at baseline does not impact dupilumab’s efficacy. A graphical abstract and video abstract are available for this article. Chronic rhinosinusitis with nasal polyps (CRSwNP) causes narrowing, and sometimes complete blockage, of the air passages in the nose, making it difficult to breathe. This can impact a person’s ability to smell, taste, sleep, and perform daily activities, which in turn negatively impacts their overall quality of life. Measures of nasal congestion and loss of smell rely on people’s self-perceptions, which can vary and may not reflect the actual level of congestion seen when cameras are inserted into the nose. This article looks at a measure of nasal airflow called peak nasal inspiratory flow (PNIF), a non-invasive method for directly measuring airflow through the nose, and how this compares with the patient-reported measures nasal congestion and loss of smell. Data from two studies (SINUS-24 and SINUS-52) assessing the effects of a drug called dupilumab in people with severe CRSwNP were used. Patients were grouped according to their PNIF scores at recruitment (a PNIF measure of less than 120 L per minute indicated poor nasal airflow). Results showed a relationship between low PNIF and severe nasal congestion and loss of smell, suggesting PNIF may be a useful and convenient method for directly assessing nasal airflow. The study also shows that dupilumab was effective for patients with severe CRSwNP regardless of nasal airflow quality at the beginning of the studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,254 · 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'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
Résumé présentnon

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