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Enregistrement W4416635917 · doi:10.1183/13993003.congress-2025.pa4610

Depemokimab reduces exacerbations in severe asthma versus other biologics: A multilevel network meta-regression

2025· article· W4416635917 sur OpenAlexaff
Arnaud Bourdin, Ian Pavord, Nick Ballew, B.R. Butcher, Lydia Vinals, H El Alili, Vikas Jangra, Victor Laliman-Khara, Grammati Sarri, Rafael Alfonso-Cristancho

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensRaytheon Technologies (Canada)AV&R (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOmalizumabExacerbationAsthmaClinical trialDupilumabRandom effects modelEosinophilRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In the SWIFT-1/2 trials, depemokimab, an ultra-long-acting biologic with enhanced IL-5 binding affinity, high potency, extended half-life and twice-yearly dosing, significantly reduced exacerbations with sustained suppression of type 2 inflammation assessed by blood eosinophil count in patients with type 2 asthma. Aims: To estimate the relative efficacy of depemokimab compared with other biologics approved for asthma. Methods: A systematic literature review identified published randomised clinical trials of asthma biologics. Fixed and random effects Bayesian models estimated annualised rate ratios with/without adjustment for patient baseline characteristics. Differences in effect modifiers between trials were adjusted using multilevel network meta-regression. Results: Seventeen trials were included. Depemokimab showed a statistically significant reduction in the risk of clinically significant exacerbations across all models versus placebo, against benralizumab, dupilumab (300 mg) and omalizumab in unadjusted models, and against omalizumab in partially adjusted models (Figure). No significant differences were observed between depemokimab and dupilumab 200 mg/mepolizumab/reslizumab/tezepelumab. Conclusions: Our results show no statistically significant differences in annual exacerbation rates across assessed biologics, suggesting comparable benefits for asthma. Funding: GSK (212680). erj;66/suppl_69/PA4610/F1 F1 F1

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,048
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeMéta-analyse
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 présentoui

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