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Enregistrement W2801331279 · doi:10.1186/s13223-018-0241-1

Severe, eosinophilic asthma in primary care in Canada: a longitudinal study of the clinical burden and economic impact based on linked electronic medical record data

2018· article· en· W2801331279 sur OpenAlexafffundvenueabout
Don Husereau, Jason Goodfield, Richard Leigh, Richard Borrelli, Michel Cloutier, Alain Gendron

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensUniversité de MontréalSeneca PolytechnicAstraZeneca (Canada)University of CalgaryOttawa Public HealthUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAstraZeneca CanadaAstraZeneca
Mots-clésAsthmaPrimary careMedicineLongitudinal dataMedical recordFamily medicineElectronic medical recordPediatricsDemographyInternal medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stratification of patients with severe asthma by blood eosinophil counts predicts responders to anti-interleukin (IL)-5 (mepolizumab and reslizumab) and anti-IL-5 receptor α (benralizumab) therapies. This study characterized patients with severe asthma who could qualify for these biologics in a primary care setting. We retrospectively selected patients from July 1, 2010, to June 30, 2014, using a linked electronic medical records (EMR) database (IMS Evidence 360 EMR Canada) for > 950,000 patients in primary care in Ontario, Canada. Patients aged ≥ 12 years with ≥ 2 documented asthma diagnoses were identified as having severe asthma based on prescriptions for high-dosage inhaled corticosteroids (ICS) plus either a leukotriene receptor antagonist, long-acting β 2 -agonist (LABA), or theophylline filled on the same day. Patients’ asthma was considered severe also if they received a prescription for ICS with oral corticosteroids (OCS) or an additional prescription for omalizumab. Patient characteristics, asthma-related medications, and blood eosinophil counts were captured using observed care patterns for the year prior to ICS/LABA and/or OCS prescription. Health care resource use (HCRU) and costs were captured throughout the 1-year follow-up period. We identified 212 patients who met the criteria for severe asthma. These patients required an average of 6.5 physician visits during the 1-year follow-up period (95% confidence interval 5.7–7.3), and 20 (9%) were referred to respiratory specialists. Overall, 56 patients (26%) with severe asthma had complete blood counts, of whom 23 (41%) had blood eosinophil counts ≥ 300 cells/μL and might be considered for anti-eosinophil therapies. Patients with severe asthma and blood eosinophil counts ≥ 300 cells/μL had more respiratory specialist referrals (17% vs. 12%) than patients with blood eosinophils < 300 cells/μL. Our data suggest that during 2010–2014, Ontario primary care patients with severe asthma and high blood eosinophil counts had greater HRCU than those with lower counts. Approximately 41% of patients with severe asthma could qualify for anti-eosinophil drugs based on blood eosinophil counts. However, the eosinophilic status of most patients was unknown. It is appropriate to increase awareness of the use of blood eosinophil counts to identify patients who could be considered for anti-eosinophil 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,009
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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