An evidence-based, point-of-care tool to guide completion of asthma action plans in practice
Notice bibliographique
Résumé
Asthma action plans (AAPs) reduce healthcare utilisation, improve quality of life and are recommended across guidelines. However, fewer than 25% of patients receive an AAP, partly due to prescribers' inability to complete "yellow zone" instructions (how to intensify therapy for acute loss of control). We sought to review best evidence to develop a practical, evidence-based tool to facilitate yellow zone guidance in adults.We reviewed recent asthma guidelines and adult studies addressing acute loss of asthma control (January 2010 to March 2016). We developed evidence-based rules for yellow zone therapy and operational guidelines to maximise adherence and minimise errors.We reviewed three guidelines and 11 manuscripts (2486 abstracts screened). Recommendations were comparable but some areas lacked guidance. For 15/43 asthma regimens, the commonly recommended four- to five-fold yellow zone inhaled corticosteroid dose increase was problematic due to regulatory dose limits. We identified evidence-based alternatives for 8/15 regimens. Operational guidance included increasing to a maximum of four inhalations while maintaining baseline inhaler frequency and device in the yellow zone.We developed a practical implementation tool to facilitate AAP delivery at the point of care, addressing existing gaps and uncertainties. Our tool should be implemented as part of a multifaceted approach to augment AAP usage.
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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 | 0,065 | 0,181 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».