Exhaled nitric oxide (FeNO) predicts response to prednisolone for asthma attacks in patients on anti-IL5/5Rα therapy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Prednisolone is guideline recommended treatment for asthma attacks but has an uncertain role in patients already treated with anti-IL5/5Rα biologics. We tested the hypothesis that a higher exhaled nitric oxide (FeNO) identifies patients with a better response to prednisolone. Methods: BOOST was a prospective observational study of adults with severe eosinophilic asthma established on anti-IL5/5Rα therapy presenting with an asthma attack. All participants received 7 days 40mg oral prednisolone. Study visits also included stable state, 7 and 28 days after attack. Pre-specified comparison of all outcomes was between FeNO at attack <25 ppb or ≥25ppb. The primary outcome was the proportion of treatment failure after attack (unscheduled healthcare visit or acute treatment for asthma). The secondary outcomes were changes in FEV1, ACQ-5, and VAS symptoms across visits. Exploratory outcomes included sputum type-2 cytokine concentrations. Results: We recruited 60 asthma attacks. 64% were female. 56% were on anti-IL5 and 44% on anti-IL5R therapy. After prednisolone treatment, patients with FeNO-low attacks (n=21) had a higher proportion of treatment failure at day 14 (38% vs 10%; OR 5.21; 95% CI 1.16 to 27.9, p=0.02). FeNO-high participants had greater improvements in FEV1 (mean difference 370ml; 95% CI 113 to 628mL, p=0.006), ACQ-5 (mean difference -1.41; 95% CI -0.70 to -2.11, p<0.001), and significant reductions in sputum IL4 (p=0.03), IL13 (p=0.04), and IL5 (p=0.02) compared to FeNO-low participants. Conclusion: FeNO testing at attack can identify the patients on anti-IL5/IL5Rα treatment who have the most clinical and anti-inflammatory benefit from prednisolone.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».