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.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».