Interventions on Adherence to Treatment in Children With Severe Asthma: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Poor adherence to inhaled medication is a commonly encountered problem among children with asthma. However, there is a relatively paucity of data regarding the adherence of children with severe asthma, as well as the merit of any interventions to improve this adherence. Objectives: The aim of this systematic review was to identify the available literature on the rate of adherence and the influence of interventions in improving adherence to controller inhaled medication, in children with severe asthma. Methods: A systematic literature search was performed in MEDLINE/PubMed, Cochrane Library, and Scopus databases. Studies were included in the present review if their target population were children and/or adolescents with severe asthma and presented data on medication adherence before and after a given intervention. Results: A total of seven studies, conducted in USA, Canada, and UK, and published between 2012 and 2018, met the inclusion criteria. Adherence to controller medication was assessed via either objective or subjective measures (questionnaires), or a combination of them. Interventions included communication during pediatric visits and audio-taped medical visits, individualized care programs, electronic monitoring devices, interactive website and peak–flow prediction with feedback. Adherence rates for the baseline (before intervention) or for the control groups ranged from 28% to 67%. In general, there was a significant improvement of adherence after intervention with rates increasing to 49%-81%. Conclusion: Adherence rate in children with severe asthma is not satisfactory but it can be improved after proper interventions. Nevertheless, the heterogeneity among adherence assessment tools, and the variety of interventions, in combination with the lack of studies focusing on severe asthma, highlight the need for further research in this field.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».