Real‐world characterisation of patients with chronic rhinosinusitis with nasal polyps with and without surgery in England
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To characterise the real-world burden of chronic rhinosinusitis with nasal polyps (CRSwNP) in the UK, stratified by number of surgeries. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: UK Clinical Practice Research Datalink Aurum database with Hospital Episodes Statistics linkage (2007-2019). PARTICIPANTS: Adults ≥18 years of age with a first NP diagnosis (index) and 365 days of baseline and ≥180 days of follow-up data. Follow-up continued until disenrollment, death or end of data collection. MAIN OUTCOME MEASURES: Primary: primary care physician prescribed CRSwNP-related treatments, and all-cause healthcare resource utilisation (HCRU) in 90 days post-index, stratified by surgeries during follow-up. Secondary: rate of surgery and CRSwNP point prevalence. Baseline patient demographics, clinical characteristics and comorbidities were also assessed. RESULTS: Of the 33 107 patients included, 23.5% and 2.2% had ≥1 and ≥2 surgeries during follow-up, respectively (mean follow-up: 5.3 years). Patients with more surgeries (≥2/≥1/0) during follow-up were more likely to be male (67.3%/69.0%/58.0%), have asthma (37.8%/28.2%/20.2%) and have baseline blood eosinophil counts ≥300 cells/μL (68.5%/66.0%/51.5%). During the first 90-days post-index as surgery number increased, the proportion of patients using oral corticosteroids (25.8%/20.7%/14.2%) and mean (SD) number of all-cause healthcare visits (5.9 [4.2]/5.4 [4.0]/4.9 [4.2]) increased. Time between surgeries was shorter among patients with more surgeries. CRSwNP prevalence on 31 December 2018 was 476 cases per 100 000 persons. CONCLUSION: A small proportion of patients in the UK required multiple surgeries for CRSwNP and this was associated with increasing comorbidity burden, baseline blood eosinophil counts, CRSwNP-related treatment and HCRU use.
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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 ».