Types and frequency of triggers experienced by asthma patients: A quantitative study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Detailed information about the frequency and type of asthma trigger exposures recognised by asthma patients is not readily available. Methods: We used patient diaries and an online study to quantify triggers identified by patients with asthma in France, Germany, Italy, Spain and the UK. The study was completed by 1202 adults with asthma on maintenance therapy; 177 also completed an online diary every other day for 3 weeks. Results: The majority of patients in the study were uncontrolled (76% had an Asthma Control Test score of ≤19). A wide variation in the number of triggers ever encountered by asthma patients was identified (1–36, mean 13); over one-third described having experiencing at least 16 triggers. Key triggers and the proportion of sufferers reporting ever experiencing them were: dust/dusting (72%), colds/influenza/sinusitis (69%), smoking (60%), smoke (59%), air pollution (58%), exercise (54%), strong odours (54%), weather changes (51%), mould (51%) and animals (50%). Dust/dusting was the most common and frequent trigger, whereas colds/influenza/sinusitis although common was experienced less frequently. Whilst many patients experienced a range of triggers, the combination of only 3 (dust/dusting, smoking and exercise) accounted for 79% of triggers experienced in the last 2–3 months. Diary entries showed 67% of asthma patients experienced at least one trigger on every day of diary completion. Only (7%) claimed to experience triggers infrequently (every 4–6 months or less often). Conclusion: A wide range and high frequency of asthma triggers amongst asthma patients was identified. The most common were dust/dusting, colds/influenza/sinusitis, smoking and smoke. Funded by GSK
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».