Reply to: Decoding the eosinophil connection: implications for precision treatment of emphysematous in COPD
Notice bibliographique
Résumé
Extract We greatly appreciate W. Sun's interest in our recent publication [1]. Eosinophil levels are an important predictive and prognostic biomarker in COPD. Our data demonstrated that airway sampling for eosinophils better represents type 2 inflammation in airway epithelial cells than peripheral blood sampling, and that airway eosinophilia predicts responses to inhaled corticosteroids. Furthermore, patients with airway but not blood eosinophilia demonstrated increased interleukin (IL)-13 activation, along with other biomarkers of type 2 inflammation. Together, these data indicate that airway eosinophilia may be a promising biomarker to predict therapeutic responses to anti-IL-4R biologics that inhibit IL-4 and IL-13 signalling [2]. There is still a pressing need to understand the role of distinct subtypes of eosinophils on disease pathology and progression in COPD [3]. The DISARM study did not differentiate between inflammatory and resident eosinophils of the lower airways, but this distinction may be important in determining the response to anti-IL-5 therapies in COPD [4].
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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 | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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 ».