Switching Inhalers: A Practical Approach to Keep on UR RADAR
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The choice of an inhaler device is often as important as the medication put in it to achieve optimal outcomes for our patients with asthma and/or COPD. With a multitude of drug-device combinations available, optimization of respiratory treatment could well be established by switching devices rather than changing or even augmenting pharmacological or non-pharmacological therapies. Importantly, while notable between-device differences in release mechanism, particle size, drug deposition and required inspiratory flow exist, a patient uncomfortable with their device is unlikely to use it regularly and certainly will not use it properly. Switching requires a careful process and should not be done without patient consent. Switching devices entails several steps that need to be considered, which can be guided using the UR-RADAR mnemonic. It starts with (i) UncontRolled asthma/COPD (or UnaffoRdable device), followed by RADAR: (ii) review the patient's condition (e.g. diagnosis, phenotype, co-morbidities) and address reasons for suboptimal control (e.g. triggers, smoking, non-adherence, poor inhaler technique) to be ruled out before switching; (iii) assess patient's skills related to inhalation (e.g. inspiratory force); (iv) discuss inhaler switch options, patient preferences (e.g. size, daily regimen) and treatment goals; (v) allow patients input and use shared decision-making to decide final treatment choice, acknowledging individual patient skills, preferences and goals; and (vi) re-educate to the new device (at minimum, physical demonstration, verbal explanation and patient repetition, both verbally and physically) and prime the patient for the follow-up (i.e. explain the future patient journey, including multidisciplinary work flows with physicians, nurses and pharmacists).
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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 découle