The current evidence regarding the efficacy of tezepelumab administered for asthma on T2-related comorbidities
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: T2-comorbidities are the most common in severe asthma (SA) patients and have a negative impact on disease outcomes but also an important socio-economic burden. Treating SA and its comorbidities by one medication is a very exciting possibility for the clinicians. Several biologics used for SA showed benefits on T2-comorbidities, but currently more limited data exists for tezepelumab, most recently developed in this domain. AREAS COVERED: This paper summarizes the available evidence regarding the efficacy of tezepelumab on T2-comorbidities of SA. Electronic search queries were applied to PubMed and Medline databases by using the following terms: 'tezepelumab,' 'severe asthma,' 'allergic rhinitis' (AR), 'chronic rhinosinusitis,' 'nasal polyps' (CRSwNP), 'aspirin exacerbated disease (AERD),' 'atopic dermatitis' (AD), 'eczema,' 'chronique spontaneous urticaria' (CSU),'food allergy' (FA), 'eosinophilic esophagitis' (EE). EXPERT OPINION: Tezepelumab treatment showed undeniable benefits on CRSwNP and AERD by improving sino-nasal and asthma outcomes. If the efficacy of tezepelumab on severe allergic asthma is well documented, current data are insufficient to conclude on its impact on AR. The effects of tezepelumab on AD and CSU were disappointing. No consistent data exists regarding FA and EE. Future studies are needed to confirm the efficacy of tezepelumab on AR, FA, and EE.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».