Should Oral Corticosteroids be Used in Medical Therapy for Chronic Rhinosinusitis? A Risk Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Oral corticosteroid (OCS) as a part of appropriate medical therapy (AMT) (formerly maximal medical therapy) in chronic rhinosinusitis remains controversial. While the risks of OCS are well known, the benefit remains unclear due the absence of a standardized prescribing regimen. Consequently, it is difficult to characterize whether the risks of OCS and its ability to avert endoscopic sinus surgery (ESS) are helpful in AMT. When OCS is highly effective at averting surgery, the lesser risks of OCS would be justified because it can avoid the greater risks of ESS. When OCS is poorly effective at averting ESS, the risks of OCS would not be justified because many patients will be exposed to both risks. This study seeks to identify the threshold effectiveness of OCS at averting ESS that would minimize risk exposure to patients. METHODS: A probabilistic risks-based decision analysis was constructed from literature reported incidences and impacts of adverse events of OCS and ESS. Monte Carlo analysis was performed to identify the minimum effectiveness required to avoid further intervention (MERAFI) for chronic sinusitis without nasal polyp (CRSsNP) and chronic sinusitis with nasal polyp (CRSwNP). RESULTS: The analysis showed MERAFI results of 20.8% (95% CI 20.7-20.9%) for CRSsNP and 16.8% (95% CI 16.7-16.9%) for CRSwNP. CONCLUSIONS: Given reported OCS effectiveness in the range of 34-71% in CRSsNP and 46-63% in CRSwNP, this analysis suggests that the inclusion of OCS in AMT may be the lower risk strategy. LEVEL OF EVIDENCE: N/A Laryngoscope, 131:473-481, 2021.
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 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 | 0,019 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».