Real-World Outpatient Prescription Patterns for Atopic Dermatitis in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Atopic dermatitis (AD) often requires combination treatment regimens. However, little is known about treatment combinations and polypharmacy in AD. We sought to characterize patterns of outpatient prescriptions and polypharmacy among US children and adults with AD. Data from the 1993-2015 National Ambulatory Medical Care Survey were analyzed, including 128,300 pediatric and 623,935 adult outpatient visits. Among AD visits, dermatologists prescribed more topical corticosteroids (TCSs, P = 0.01) than any other clinicians, particularly multiple TCSs (P < 0.0001), topical calcineurin inhibitors (TCI, P = 0.009), combination TCIs with TCSs (P = 0.004), and systemic immunosuppressants (P = 0.003). Prescriptions for multiple TCSs increased from ages 0 to 19 years, 20 to 39 years, and peaked at 40 to 59 years (P = 0.0002). Prescriptions for prednisone peaked at ages of 40 to 59 years (P = 0.003). A subset of AD patients was prescribed oral antibiotics (7.1%), although fewer than half had a diagnosis of bacterial infection (42.1%). The proportion of patients receiving multiple prescriptions was higher in visits to primary care practitioners versus dermatologists, those with private versus public insurance, and 50 years or older versus 20 to 49 years versus 0 to 19 years. Visits with 4 or more prescriptions by dermatologists increased between 1993-2000 (10%) and 2011-2015 (29%, P = 0.0001). In conclusion, significant treatment variation exists among specialists managing AD, with increasing polypharmacy over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».