Interventions on Adherence to Treatment in Children With Severe Asthma: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle