Patient preferences in severe COPD and asthma: a comprehensive literature review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Management of chronic incurable diseases such as chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and asthma is difficult. Incorporation of patient preferences is widely encouraged. PURPOSE: To summarize original research articles determining patient preference in moderate-to-severe disease. METHODS: Acceptable articles consisted of original research determining preferences for any aspect of care in patients with COPD/asthma. The target population included those with severe disease; however, articles were accepted if they separated outcomes by severity or if the majority had at least moderate-to-severe disease. We also accepted simulation research based on scenarios describing situations involving moderate-to-severe disease that elicited preferences. Two reviewers searched Medline and Embase for articles published from the date of inception of the databases until the end of November 2014, with differences resolved through consensus discussion. Data were tabulated and analyzed descriptively. RESULTS: About 478 articles identified, 448 were rejected and 30 analyzed. There were 25 on COPD and five on asthma. Themes identified as most important in COPD were symptom relief (dyspnea/breathlessness), a positive patient-physician relationship, quality-of-life impairments, and information availability. Patients strongly preferred sponsors' inhalers. At end-of-life, 69% preferred receiving CPR, 70% wanted noninvasive, and 58% invasive mechanical intervention. While patients with asthma preferred treatments that increased symptom-free days, they were willing to trade days without symptoms for a reduction in adverse events and greater convenience. Asthma patients were willing to pay for waking up once and not needing their inhaler over waking up once overnight and needing their inhaler. CONCLUSION: Few studies have examined patient preference in these diseases. More research is needed to fill in knowledge gaps.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».