405 Understanding patient experience and factors influencing patient preference in the treatment of moderate-to-severe atopic dermatitis through in-depth qualitative patient interviews
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Atopic dermatitis (AD) can enormously affect the lives of patients and their caregivers. Treatments for moderate-to-severe AD include phototherapy, topical and systemic corticosteroids, other immunosuppressive agents and biologic therapies. These treatments offer varied levels of efficacy, safety, response times and modes of administration. Patient preferences for these treatment options and attributes influencing their treatment choice are not well characterized. This qualitative interview-based study evaluated treatment attributes important to adult patients with moderate-to-severe AD providing a basis for a future quantitative discrete choice experiment (DCE). Semi-structured interviews were conducted in adults (≥18 years) recruited via a panel of geographically and demographically diverse patients with AD in the USA. Inclusion required (i) diagnosis of AD for at least one year, (ii) inadequate response to prior topical therapy and (iii) self-reported moderate-to-severe AD or experience with systemic therapy. One-on-one, in-depth 60-min phone interviews were conducted by a trained interviewer in AD real-word evidence studies. Subjects with experience with systemic therapy for AD were queried concerning their involvement in initiating, logistics of and general experience with their most recent systemic treatment. Finally, participants were asked to rate the importance (on a 1–5 scale with 5 being the most important) of 17 attributes that could play a role in their treatment decision-making; these attributes were identified from a targeted literature review and expert dermatologist clinical input. Attributes included treatment efficacy, adverse events and treatment logistics. Interviews are ongoing, and results will be ready and presented in the poster upon acceptance. Findings from the interviews will shed light on recent patient experience with treatments for moderate-to-severe AD and elucidate the treatment attributes that most impact patient treatment preferences. These results will guide the design of a subsequent DCE survey, which will help quantify the relative importance of the treatment attributes identified herein.
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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 | 0,026 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».