A Study to Investigate the Prevalence of Device-Specific Errors in Inhaler Technique in Adults With Airway Disease (The SCORES Study): Protocol for a Single Visit Prevalence Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is a recurring theme in clinical practice that patients using inhaled medications via an inhaler do not use their device to a standard that allows for optimum therapeutic effect, and some studies have shown that up to 90% of people do not use their inhalers properly. Observation and correction of the inhaler technique by health care professionals is advised by both national and international guidelines and should be performed at every opportunity to ensure that the optimum inhaler technique is achieved by the user. This study will provide a greater understanding of the most frequent technique errors made by people using 13 different inhaler types. OBJECTIVE: This study aims to identify and compare inhaler technique errors and their prevalence in adults, using device-specific checklists in accordance with manufacturers' guidelines, for 13 specific inhaler types across all lung conditions and to correlate these errors with possible determinants of poor technique. It also aims to assess the error frequency at each step in the device-specific questionnaires and compare the error rates among device types. METHODS: In a single visit, participants using an inhaler included in the inclusion criteria will have their inhaler technique observed using an identical placebo device, which will be recorded using device-specific checklists, and technique-optimized, or switched to a suitable inhaler. RESULTS: The study is already underway, and it is anticipated that the results will be available by 2022. CONCLUSIONS: The SCORES (Study to Investigate the Prevalence of Device-Specific Errors in Inhaler Technique in Adults With Airway Disease) study will ascertain the prevalence of device-specific inhaler technique errors at each step in the device-specific checklists, compare error rates among 13 device types, and correlate these errors with possible determinants of poor technique. Future work will involve the clarification and classification of these errors into critical and noncritical categories. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04262271; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04262271. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/26350.
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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 | 0,056 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,009 |
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 ».