Benefit–harm analysis of azithromycin for the prevention of acute exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low-dose oral azithromycin therapy is recommended as a preventive treatment for acute exacerbations of COPD. However, the overall benefit-harm balance of this treatment has not been well studied. METHODS: A probabilistic Markov model of COPD was created to simulate the course of COPD over 20 years. The model was populated with evidence from the literature and dedicated data analysis. The benefit of azithromycin was modelled as a reduction in exacerbation rates. Adverse events, including cardiovascular events, hearing loss, gastrointestinal symptoms and antimicrobial resistance (leading to a gradual decline in the effectiveness of azithromycin), were considered. All outcomes were assigned a health-related utility weight to estimate the overall net change in the quality-adjusted life year (QALY) associated with the use of azithromycin. RESULTS: In patients with a positive exacerbation history, azithromycin resulted in a net QALY gain of 17.9 per 100 patients (99.8% probability of expected QALY gain) over 20 years. The net benefit increased to 21.8 QALYs per 100 patients (99.9% probability of expected QALY gain) among the 'frequent exacerbator' subgroup. Azithromycin was not net beneficial among those without any moderate/severe exacerbations in the previous year. Findings were robust against series of sensitivity, scenario and threshold analyses. CONCLUSIONS: Long-term therapy with azithromycin confers a net benefit to ex-smoker patients with COPD with a recent history of exacerbations and an even larger benefit to those who are frequent exacerbators.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».