Treatment gaps in severe asthma across nine OECD countries and recommendations for addressing them: an international survey of clinicians
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Despite recent advancements in the pharmacological management of severe asthma (SA), there is a significant lack of robust, system level data on the diagnostic, prescribing and care practices in SA. This hinders performance measurement and improved quality in SA care outcomes. This paper aimed to capture clinician and patient insights on outcomes relevant to the clinical and pharmacological management of SA and understand the extent to which this evidence can facilitate performance and quality measurement efforts in SA care. METHODS: Following an in-depth review of the relevant literature, we developed a robust framework of SA relevant indicators around: a) policy structure and organisation; b) diagnosis; c) treatment; and d) care delivery. We conducted an international web survey of respiratory specialists to capture information on the above indicators and provide comparative insights and benchmarking of performance in SA across 9 countries. RESULTS: Twenty-six responses were received from respiratory specialists in Australia, Brazil, Canada, France, Germany, Italy, Japan, Spain, and UK. The insights revealed that SA-specific quality-of-care frameworks are largely unavailable across all study countries, while discrepancies existed across and within settings on practices and timings for specialist referral and appointment booking: the former ranging from 19 days in Germany and up to 24 months in Brazil. Variation was more prominent in the diagnostic criteria and tests used, with only about a third of surveyed clinicians reporting using SA diagnostic pathway guidelines. A disconnect both between and within countries exists in the prescribing pathways followed to treat and manage SA, especially in relation to the use of oral/systemic corticosteroids. CONCLUSION: Data around the clinical and pharmacological management of SA is not routinely available, and despite the increased use of biologics there are still significant gaps in patient care holding back improved outcomes. In light of the COVID-19 pandemic, action in the form of measures to enhance outcomes in SA care is vital now more than ever. These include measures for: i) the systematic collection of outcomes data in SA, ii) improved referral pathways and capacities in SA and iii) measures to support increased understanding and incentivisation of guidelines in the prescribing of treatment and SA diagnostic criteria.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».