Benralizumab reduces sputum ANCA in patients with eosinophilic granulomatosis with polyangiitis
Notice bibliographique
Résumé
Extract Eosinophilic Granulomatosis with Polyangiitis (EGPA) is a rare vasculitis characterized by eosinophilic inflammation and autoimmune features, with anti-neutrophil cytoplasmic antibodies (ANCA) against myeloperoxidase (MPO) (pANCA) detectable in serum in up to 40% of patients. Seronegative EGPA can be associated with severe cardiac and pulmonary complications, including uncontrolled asthma [1]. We previously observed ANCA in sputum (spANCA) in 74% of EGPA patients, regardless of serum pANCA status, all of whom had severe asthma requiring high-dose oral corticosteroids [2]. These findings suggest that a localized airway autoimmune response may drive disease severity. Mepolizumab and benralizumab—monoclonal antibodies targeting IL-5 and IL-5Rα, respectively—are approved therapies that induce remission and reduce corticosteroid use in EGPA. Benralizumab has demonstrated non-inferiority to mepolizumab in relapsing or refractory cases [3]. Our primary objective was to investigate whether benralizumab and mepolizumab exert differential effects on airway autoimmune responses in EGPA. Airway autoimmunity is increasingly recognized as a key determinant of pulmonary outcomes in EGPA, and its modulation may influence treatment efficacy [2, 4]. To address this, we analyzed sputum, nasal lavage, and blood samples from sixteen patients enrolled in the randomized, double-blind MANDARA trial ( NCT04157348 ).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».