Transient early blood eosinophil increases do not affect dupilumab’s long-term efficacy in patients with moderate-to-severe asthma
Notice bibliographique
Résumé
Background Transient increases in blood eosinophil count (BEC) have been observed in dupilumab clinical trials but are rarely associated with clinical symptoms. Objective To assess the effect of early increases in BEC on long-term treatment outcomes. Methods Patients aged ≥12 years with moderate-to-severe type 2 asthma from the phase 3 QUEST study (NCT02414854; 52 weeks) who enrolled in the TRAVERSE open-label extension study (NCT02134028; 96 weeks) were stratified by BEC: with/without ≥2-fold BEC increase any time by week 12 of QUEST or presence/absence of increased BEC any time during QUEST (defined as <500 cells/μL at baseline but ≥500 cells/μL at any time point during QUEST). Endpoints included annualized exacerbation rate (AER) and change from parent study baseline (PSBL) in pre-bronchodilator forced expiratory volume in 1 second (FEV 1 ), 5-item Asthma Control Questionnaire (ACQ-5), and type 2 inflammatory biomarkers. Results 36.6% of dupilumab-treated patients versus 21.7% of placebo-receiving patients experienced a ≥2-fold BEC change by week 12, while 31.3% versus 28.0% experienced increased BEC any time during QUEST. Dupilumab versus placebo reduced AER, improved pre-bronchodilator FEV 1 and ACQ-5 scores, and reduced biomarkers across subgroups at week 52 of QUEST. Improvements were maintained in all subgroups through week 96 of TRAVERSE. Conclusions Dupilumab reduced asthma exacerbations and improved lung function and asthma control up to 148 weeks in patients with uncontrolled moderate-to-severe type 2 asthma irrespective of early transient increases in BEC. Overall safety was consistent with the known dupilumab safety profile.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».