Clinical and Economic Impact of Long-Term Inhaled Corticosteroid Withdrawal in Patients with Chronic Obstructive Pulmonary Disease Treated with Triple Therapy in Spain
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: -agonist (LABA), and long-acting muscarinic antagonist (LAMA). Patients and Methods: This was an observational, retrospective study of BIG-PAC database medical records. Patients aged ≥40 years receiving TT from 2016 to 2018 were followed for 1 year. Two cohorts were identified: patients continuing TT (ICS+LABA+LAMA), and patients receiving TT with ICS withdrawn (LABA+LAMA). Variables included medication, exacerbations (moderate and severe), pneumonia, mortality, health resource use (HRU), and cost per patient/year. Cohorts were compared using propensity score matching (PSM). Multivariate statistical analysis using analysis of covariance and Cox proportional risks was conducted. Results: Of 6541 patients included, 5740 (87.8%) continued TT and 801 (12.2%) had ICS withdrawn. Patients with ICS withdrawal were younger, had lower disease burden, higher ICS doses, and more exacerbations compared with those continuing ICS. PSM matched 795 patients in each cohort. Mean age was 68.5 years (SD: 11.2), 69.9% were male, and mean Charlson index was 2.0. Patients with ICS withdrawal had more total exacerbations in the 12 months following withdrawal compared with patients continuing TT (36.6% vs 31.4%; p=0.030). No significant differences were found for pneumonia (3.3% vs 3.6%; p=0.583) and mortality (9.9% vs 7.5%; p=0.092). Median time to first exacerbation was shorter in patients with ICS withdrawal compared with those continuing ICS (HR: 0.69, 95% CI: 0.57-0.83; p<0.001). Mean health cost per patient/year among patients with ICS withdrawal was higher than those continuing TT (€2993 vs €2130; p<0.001). Conclusion: ICS withdrawal in patients with COPD receiving TT was associated with increased exacerbations, HRU, and costs compared with continuing TT, with health and economic impacts on patients and the Spanish National Healthcare System, respectively. Pneumonia and mortality rates were similar between groups.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».