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2025 conference-abstract

Adult-onset asthma phenotypes by different ages of onset: a cluster analysis in two Swedish cohorts

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6Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : se, fi. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Background: Asthma phenotypes are heterogeneous and dependent on age, but little is known about adult-onset asthma phenotypes across ages of onset. Aims and Objectives: To identify and characterize adult-onset astma phenotypes by different ages of onset. Methods: Clinical and survey data from two Swedish population-based cohorts (18-92 years) were used. A novel deep embedded clustering algorithm was implemented separatly among those with asthma onset at ≥12 (n=3,103), ≥20 (n=2,229), and ≥40 (n=1,269) years, reflecting common adult asthma onset thresholds. Results: Four clusters were identified in the ≥12 years at onset group, while three clusters were identified in the ≥20 and ≥40 years at onset groups (Figures 1-2). Within each onset age group, the clusters were distinguishable by sex, symptom profiles, lung function, and inflammation. Conclusions: Phenotypes of adult-onset asthma vary by different ages of onset. The present work is the first machine learning-based phenotyping of adult-onset asthma in a lifecourse perspective. erj;66/suppl_69/PA2616/F1 F1 F1 Figure 1. Overview of the derived clusters. erj;66/suppl_69/PA2616/F2 F2 F2 Figure 2. Detailed characteristics of the derived clusters.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Adult-onset asthma phenotypes by different ages of onset: a cluster analysis in two Swedish cohorts
Date Crossref
27/09/2025
Éditeur
European Respiratory Society
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • University of Gothenburg Institute of Medicine pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Umeå University the OLIN and Sunderby Research unit pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Lund University Department of Clinical Sciences in Malmö pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • S:t Eriks Ögonsjukhus pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Tampere University of Applied Sciences pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Tampere University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • St: Erik's Eye Hospital Marianne Bernadotte Centrum pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Faculty of Medicine and Health Technology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Institute of Medicine — University of Gothenburg, the OLIN and Sunderby Research unit — Umeå University et Department of Clinical Sciences in Malmö — Lund University, avec 5 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Asthma and respiratory diseasesHealth, Environment, Cognitive AgingMachine Learning in Healthcare

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