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Enregistrement W2979632600 · doi:10.1183/13993003.01163-2019

Characteristics and treatment regimens across ERS SHARP severe asthma registries

2019· article· en· W2979632600 sur OpenAlexfundno aff
Job J.M.H. van Bragt, Ian M. Adcock, Elisabeth H. Bel, Gert‐Jan Braunstahl, Anneke Ten Brinke, John Busby, Giorgio Walter Canonica, Hui Cao, Kian Fan Chung, Zsuzsanna Csoma, Barbro Dahlén, Elizabeth Davin, Susanne Hansen, Enrico Heffler, Ildikó Horváth, Stephanie Korn, Maxim Kots, Piotr Kuna, Namhee Kwon, Renaud Louis, Vicente Plaza, Celeste Porsbjerg, David Ramos‐Barbón, Levi B. Richards, Sabina Škrgat, Jacob K. Sont, Susanne J. H. Vijverberg, Els J.M. Weersink, Valentyna Yasinska, Scott Wagers, Ratko Djukanović, Anke H. Maitland‐van der Zee

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversität UlmUniversité de MontpellierCentre Hospitalier Universitaire de ToulouseGöteborgs UniversitetNovartis PharmaUmeå UniversitetUniversità degli Studi di PaviaUniversità degli Studi di FirenzeOdense UniversitetshospitalKarolinska InstitutetSanofi GenzymeKU LeuvenUniversità Campus Bio-Medico di RomaQueen's UniversityAalborg UniversitetHumanitas UniversityÉcole Polytechnique Fédérale de LausanneInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleUniversità di CataniaImperial College LondonAsthma and Lung UKUniversity of SouthamptonEuropean Respiratory SocietyUniversity of LeicesterKing's College LondonAmsterdam University Medical CentersUniversità degli Studi di CagliariKing's College Hospital NHS Foundation TrustRoyal College of Surgeons in IrelandBarts Health NHS TrustUniversità degli Studi di MilanoFundación Pública Andaluza para la Gestión de la Investigación en Salud de SevillaUniversity Hospital Southampton NHS Foundation TrustUniversity of BernUniversity of HullFondazione IRCCS Policlinico San MatteoSanofiUniversiteit van AmsterdamUniversité du LuxembourgQueen's University BelfastUCB USCentre Hospitalier Régional Universitaire de MontpellierAstraZenecaAalborg UniversitetshospitalNovartis Pharmaceuticals CorporationNational Institute for Health and Care ResearchTeva Pharmaceutical Industries
Mots-clésMedicineAsthmaIntensive care medicinePediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little is known about the characteristics and treatments of patients with severe asthma across Europe, but both are likely to vary. This is the first study in the European Respiratory Society Severe Heterogeneous Asthma Research collaboration, Patient-centred (SHARP) Clinical Research Collaboration and it is designed to explore these variations. Therefore, we aimed to compare characteristics of patients in European severe asthma registries and treatments before starting biologicals. This was a cross-sectional retrospective analysis of aggregated data from 11 national severe asthma registries that joined SHARP with established patient databases. Analysis of data from 3236 patients showed many differences in characteristics and lifestyle factors. Current smokers ranged from 0% (Poland and Sweden) to 9.5% (Belgium), mean body mass index ranged from 26.2 (Italy) to 30.6 kg·m −2 (the UK) and the largest difference in mean pre-bronchodilator forced expiratory volume in 1 s % predicted was 20.9% (the Netherlands versus Hungary). Before starting biologicals patients were treated differently between countries: mean inhaled corticosteroid dose ranged from 700 to 1335 µg·day −1 between those from Slovenia versus Poland when starting anti-interleukin (IL)-5 antibody and from 772 to 1344 µg·day −1 in those starting anti-IgE (Slovenia versus Spain). Maintenance oral corticosteroid use ranged from 21.0% (Belgium) to 63.0% (Sweden) and from 9.1% (Denmark) to 56.1% (the UK) in patients starting anti-IL-5 and anti-IgE, respectively. The severe asthmatic population in Europe is heterogeneous and differs in both clinical characteristics and treatment, often appearing not to comply with the current European Respiratory Society/American Thoracic Society guidelines definition of severe asthma. Treatment regimens before starting biologicals were different from inclusion criteria in clinical trials and varied between countries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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