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Enregistrement W4206397316 · doi:10.2147/jaa.s335960

Burden of Pertussis in Individuals with a Diagnosis of Asthma: A Retrospective Database Study in England

2022· article· en· W4206397316 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of Asthma and Allergy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBacterial Infections and Vaccines
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesEuropean Respiratory Society
Mots-clésAsthmaRetrospective cohort studyMEDLINEYoung adultDiagnosis codeWhooping cough

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The impact of pertussis in individuals with asthma is not fully understood. We estimated the incidence, health care resource utilization (HCRU), and direct medical costs (DMC) of pertussis in patients with asthma. Patients and Methods: In this retrospective cohort study, the incidence rate of pertussis (identified using diagnostic codes) among individuals aged ≥ 50 years with an asthma diagnosis was assessed during 2009– 2018 using Clinical Practice Research Datalink and Hospital Episode Statistics databases. HCRU and DMC were compared – between patients with diagnoses of asthma and pertussis (asthma+/pertussis+) and propensity score-matched patients with a diagnosis of asthma without pertussis (asthma+/pertussis–) – in the months around the pertussis diagnosis (– 6 to +11). Results: Among 687,105 individuals, 346 had a reported pertussis event (incidence rate: 9.6/100,000 person-years of follow-up; 95% confidence interval: 8.6– 10.7). HCRU and DMC were assessed among 314 asthma+/pertussis+ patients and 1256 matched asthma+/pertussis– controls. Baseline HCRU was similar in both cohorts, but increases were observed in the asthma+/pertussis+ cohort from – 6 to – 1 month before to 2– 5 months after diagnosis. Rates of accident and emergency visits, general practitioner (GP)/nurse visits, and GP prescriptions were 4.3-, 3.1-, and 1.3-fold, respectively, in the asthma+/pertussis+ vs asthma+/pertussis– cohorts during the month before diagnosis; GP/nurse visit rates were 2.0- and 1.2-fold during 0– 2 and 2– 5 months after diagnosis, respectively (all p < 0.001). DMC was 1.9- and 1.6-fold during the month before and 2 months from diagnosis, respectively, in the asthma+/pertussis+ vs asthma+/pertussis– cohorts (both p < 0.001). During months – 1 to +11, DMC in the asthma+/pertussis+ cohort was £ 370 higher than in the asthma+/pertussis– controls. Conclusion: A pertussis diagnosis among adults aged ≥ 50 years with asthma resulted in significant increases in HCRU and DMC across several months around diagnosis, suggesting lengthy diagnosis times and highlighting the need for prevention strategies. Keywords: asthma, direct medical costs, health care resource utilization, incidence, pertussis

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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