Mobile technology offers novel insights into the control and treatment of allergic rhinitis: The MASK study
Notice bibliographique
Résumé
Background Mobile health can be used to generate innovative insights into optimizing treatment to improve allergic rhinitis (AR) control. Objectives A cross-sectional real-world observational study was undertaken in 22 countries to complement a pilot study and provide novel information on medication use, disease control, and work productivity in the everyday life of patients with AR. Methods A mobile phone app ( Allergy Diary , which is freely available on Google Play and Apple stores) was used to collect the data of daily visual analogue scale (VAS) scores for (1) overall allergic symptoms; (2) nasal, ocular, and asthma symptoms; (3) work; and (4) medication use by using a treatment scroll list including all allergy medications (prescribed and over-the-counter) customized for 22 countries. The 4 most common intranasal medications containing intranasal corticosteroids and 8 oral H 1 -antihistamines were studied. Results Nine thousand one hundred twenty-two users filled in 112,054 days of VASs in 2016 and 2017. Assessment of days was informative. Control of days with rhinitis differed between no (best control), single (good control for intranasal corticosteroid–treated days), or multiple (worst control) treatments. Users with the worst control increased the range of treatments being used. The same trend was found for asthma, eye symptoms, and work productivity. Differences between oral H 1 -antihistamines were found. Conclusions This study confirms the usefulness of the Allergy Diary in accessing and assessing behavior in patients with AR. This observational study using a very simple assessment tool (VAS) on a mobile phone had the potential to answer questions previously thought infeasible.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».