Patient engagement and patient support programs in allergy immunotherapy: a call to action for improving long-term adherence
Notice bibliographique
Résumé
Allergy immunotherapy (AIT) is acknowledged to produce beneficial mid- and long-term clinical and immunologic effects and increased quality of life in patients with allergic respiratory diseases (such as allergic rhinoconjunctivitis and allergic asthma). However, poor adherence to AIT (due to intentional and/or non-intentional factors) is still a barrier to achieving these benefits. There is an urgent need for patient support programs (PSPs) that encompass communication, educational and motivational components. In the field of AIT, a PSP should be capable of (1) improving adherence, (2) boosting patient engagement, (3) explaining how AIT differs from pharmacological allergy treatments; (4) increasing health literacy about chronic, progressive, immunoglobulin-E-mediated immune diseases, (5) helping the patient to understand and manage local or systemic adverse events, and (6) providing and/or predicting local data on aeroallergen levels. We reviewed the literature in this field and have identified a number of practical issues to be addressed when implementing a PSP for AIT: the measurement of adherence, the choice of technologies, reminders, communication channels and content, the use of "push" messaging and social networks, interactivity, and the involvement of caregivers and patient leaders. A key issue is "hi-tech" (i.e. approaches based mainly on information technology) vs. "hi-touch" (based mainly on interaction with humans, i.e. family members, patient mentors and healthcare professionals). We conclude that multistakeholder PSPs (combining patient-, provider and society-based actions) must now be developed and tested with a view to increasing adherence, efficacy and safety in the field of AIT.
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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 | 0,043 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».