Comparative Effectiveness of Initial LAMA versus LABA in COPD: Real-World Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
The Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease (GOLD) recommendations for the initial bronchodilator to use in newly diagnosed chronic obstructive pulmonary disease (COPD) are based on trials of patients with longstanding disease and treatment. We compared the real world effectiveness of initial treatment with long-acting muscarinic agents (LAMA) versus long-acting beta2-agonists (LABA) on the incidence of exacerbations in newly diagnosed patients. We identified a cohort of patients with COPD, new users of a LAMA or LABA (not combined with an inhaled corticosteroid (ICS)) during 2002–2018, age 50 or older, from the UK’s CPRD database, and followed for one year. The hazard ratio (HR) of exacerbation estimated using the Cox regression model, weighted by fine stratification of propensity scores. The cohort included 40,538 initiators of LAMA and 10,680 of LABA. The adjusted hazard ratio (HR) of a first moderate or severe exacerbation comparing LAMA with LABA initiation was 0.96 (95% CI: 0.90–1.02), while for severe exacerbation it was 0.92 (95% CI: 0.75–1.12). The incidence of exacerbation on LAMA was significantly lower than on LABA (HR 0.88; 95% CI: 0.80–0.96) among patients with a prior exacerbation, and the HR of exacerbation increased with percent predicted FEV1. This study in the real world clinical setting of COPD treatment found that using a LAMA or a LABA (no ICS) as the initial bronchodilator is generally as effective at reducing exacerbation incidence and frequency. However, a LAMA may be more effective in patients with prior exacerbations, which supports the GOLD recommendations for newly diagnosed COPD. The role of airway obstruction on the effectiveness of bronchodilators warrants further investigation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».