Efficacy and safety of bronchial thermoplasty in clinical practice: a prospective, longitudinal, cohort study using evidence from the UK Severe Asthma Registry
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Use data from the UK Severe Asthma Registry (UKSAR) to assess the efficacy and safety of bronchial thermoplasty (BT) in routine UK clinical practice and to identify characteristics of ‘responders’. Design Prospective, longitudinal, cohort, multicentre registry study. Setting All (11) UK centres performing BT. Participants and intervention Patients receiving BT in the UK between 01/06/2011 and 30/09/2016 who had consented to data entry into UKSAR (n=133). Efficacy data were available for 86 patients with a BT baseline and at least one follow-up record. Safety data were available for 131 patients with at least one BT procedure record. Primary and secondary outcome measures Efficacy: AQLQ, ACQ, EuroQol, HADS anxiety and HADS depression scores, FEV 1 (% predicted), rescue steroid courses, unscheduled healthcare visits (A&E/Asthma clinic/GP), hospital admissions and days lost from work/school. Safety: peri-procedural events, device problems and any other safety-related findings. Responder analysis: differences in baseline characteristics of ‘responders’ (≥0.5 increase in AQLQ at 12 months) and ‘non-responders’. Results Following Bonferroni correction for paired comparisons, mean improvement in AQLQ at 12 months follow-up compared with BT baseline was statistically and clinically significant (0.75, n=28, p=0.0003). Median reduction in hospital admissions/year after 24 months follow-up was also significant (−1.0, n=26, p<0.0001). No deterioration in FEV 1 was observed. From 28 patients with AQLQ data at BTBL and 12-month follow-up, there was some evidence that lower age may predict AQLQ improvement. 18.9% (70/370) of procedures and 44.5% (57/128) of patients were affected by an adverse event; only a minority were considered serious. Conclusions Improvement in AQLQ is consistent with similar findings from clinical trials. Other efficacy outcomes demonstrated improving trends without reaching statistical significance. Missing follow-up data impacted this study but multiple imputation confirmed observed AQLQ improvement. The safety review suggested BT is being performed safely in the UK.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».