Severe asthma care and treatment: indicators and data for performance management across ten countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This paper outlines the rationale and need for a conceptual framework comprising a standard set of necessary indicators to assess performance in severe asthma (SA) care and practice, together with an analysis of the current availability of statistical data on this topic across ten countries in order to understand the quality of evidence on performance in SA care and practice. METHODS: An expert panel contributed to the creation of the framework and performance indicators, based on what is relevant and clinically meaningful for SA as an indication; the framework consists of four components: diagnosis of SA, treatment of SA, care provision for SA, and the socio-economic impact of SA. Study countries included were Australia, Brazil, Canada, France, Germany, Italy, Japan, Spain, Sweden, and the United Kingdom, all representing different approaches to health care financing, organisation and delivery, and geographic regions. Publicly available data from national and international sources was reviewed against the framework along with research to identify statistical sources and assess the availability of data on SA in each study country. RESULTS: SA is a complex diagnosis and condition, and performance indicators need to be designed to reflect SA care and practice holistically and accurately. 44 indicators were identified across six themes: prevalence, policy structures and organisation, diagnosis, treatment, care delivery, and socio-economic impact. Clear gaps in the statistical evidence for performance in SA care exist across the study countries, as little public national or international data was identified for these indicators. Where available, data is limited to general data on healthcare resource use and drug reimbursement and often exists only for asthma diagnoses, not SA in particular. CONCLUSION: SA remains an area of significant unmet need. There is clear imperative to improve data collection and reporting across all dimensions of SA care to ensure appropriate interventions are designed and implemented to reduce avoidable morbidity and mortality and improve quality of care. Both clinician and patient perspectives should be recognised when considering country-level performance in SA care and practice.
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 | 0,065 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».