The Prevalence of Nonadherence in Difficult Asthma
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: With the advent of new and expensive therapies for severe refractory asthma, targeting the appropriate patients is important. An important issue is identifying nonadherence with current therapies. The extent of nonadherence in a population with difficult asthma has not been previously reported. OBJECTIVES: To examine the prevalence of nonadherence to corticosteroid medication in a population with difficult asthma referred to a Specialist Clinic and to examine the relationship of poor adherence to asthma outcome. METHODS: General practitioner prescription refill records for the previous 6 months for inhaled combination therapy and short-acting beta-agonists were compared with initial prescriptions and expressed as a percentage. Blood plasma prednisolone and cortisol assay levels were used to examine the utility of these measures in assessing adherence to oral prednisolone. Patient demographics, hospital admissions, lung function, oral prednisolone courses, and quality of life data were analyzed to indentify the variables associated with reduced medication adherence. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: A total of 182 patients were assessed. Sixty-three patients (35%) filled 50% or fewer inhaled medication prescriptions; 88% admitted poor adherence with inhaled therapy after initial denial. Twenty-one percent of patients filled more than 100% of presciptions, and 45% of subjects filled between 51 and 100% of prescriptions. Twenty-three of 51 patients (45%) prescribed oral steroids were found to be nonadherent. CONCLUSIONS: A significant proportion of patients with difficult-to-control asthma remained nonadherent to corticosteroid therapy. Objective surrogate and direct measures of adherence should be performed as part of a difficult asthma assessment and are important before prescibing expensive novel biological therapies.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».