Low 22‐item sinonasal outcome test scores in chronic rhinosinusitis: Why do patients seek treatment?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: Patients with chronic rhinosinusitis (CRS) who experience minimal reductions in quality of life (QoL) may present for treatment despite QoL scores comparable to controls without CRS. This study seeks to identify cofactors influencing patients with CRS and low 22-item Sinonasal Outcome Test (SNOT-22) scores to seek care. STUDY DESIGN: Prospective, multicenter, observational cohort. METHODS: Patients with CRS were enrolled between April 2011 and September 2015. Patients with sinonasal mucocele or unilateral sinus opacification were excluded. Control subjects without CRS were enrolled for comparison. Low-SNOT CRS was defined as a SNOT-22 score < 20. RESULTS: A total of 774 subjects (low-SNOT CRS, n = 38; high-SNOT CRS, SNOT-22 ≥ 20, n = 641; controls without CRS, n = 95) were enrolled. Low SNOT scores were identified in 6% of subjects with CRS. After adjustment, low-SNOT CRS and control groups without CRS reported similar baseline average SNOT-22 total scores (P = .879). Unexpectedly, compared to controls, low-SNOT CRS patients had significantly better average psychological (2.1 ± 2.3 vs. 5.8 ± 6.0; P = .030) and sleep dysfunction (2.7 ± 3.4 vs. 6.0 ± 5.2; P = .016) scores. Fourteen of 38 (37%) low-SNOT patients elected to undergo endoscopic sinus surgery (ESS), with a significantly lower likelihood of reporting a minimal clinically important difference (MCID) when compared to high-SNOT patients (43% vs. 82%; P < .001) after a mean follow-up of ∼15 months. CONCLUSIONS: Low-SNOT CRS patients represent an outlier population for which measures of QoL fail to identify factors influencing the decision to seek treatment. Low-SNOT CRS patients electing ESS have a decreased likelihood of reporting MCIDs following ESS. Further study is required to identify novel factors associated with treatment-seeking behavior in this population. LEVEL OF EVIDENCE: 3B Laryngoscope, 127:22-28, 2017.
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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 |
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| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».