Hypereosinophilic syndrome in Europe: Retrospective study of treatment patterns, clinical manifestations, and healthcare resource utilization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The burden of hypereosinophilic syndrome (HES) in Europe is not well characterized. OBJECTIVE: To evaluate real-world patient characteristics, treatment patterns, clinical manifestations, and healthcare resource utilization for patients with HES from France, Germany, Italy, Spain, and the United Kingdom. METHODS: In this retrospective, noninterventional study, data for patients with a physician-confirmed diagnosis of HES were abstracted from medical chart reviews. Patients were aged 6 years or older at the time of HES diagnosis and had 1 or more years of follow-up from the index date (first clinic visit between January 2015 and December 2019). Data on treatment patterns, comorbidities, clinical manifestations, clinical outcomes, and healthcare resource utilization were collected from diagnosis or index date to end of follow-up. RESULTS: Data for 280 patients were abstracted from medical charts by 121 physicians treating HES, with multiple specialties. Most patients (55%) had idiopathic HES, and 24% had myeloid HES; the median number (interquartile range [IQR]) of diagnostic tests per patient was 10 (6-12). The most common comorbidities were asthma (45%) and anxiety or depression (36%). Most patients (89%) used oral corticosteroids; 64% used immunosuppressants or cytotoxic agents, and 44% used biologics. Patients had a median (IQR) of 3 clinical manifestations (1-5), most commonly constitutional (63%), lung (49%), and skin (48%). Twenty-three percent of patients experienced a flare, and 40% had a complete treatment response. Some patients (30%) were hospitalized with a median (IQR) stay of 9 days (5-15) for HES-related issues. CONCLUSION: Patients with HES across 5 European countries had a substantial disease burden despite extensive oral corticosteroids treatment, highlighting the need for additional targeted therapies.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».