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Enregistrement W4383683667 · doi:10.58931/cpct.2023.1s0511

Assessment of measurement-based care to improve outcomes in patients with allergic rhinitis in an open-label, prospective study

2023· article· en· W4383683667 sur OpenAlexaffabout
Anne K. Ellis, Paul K. Keith, Jean-Nicolas Boursiquot, Bruno Francoeur, Amin Kanani

Notice bibliographique

RevueCanadian Primary Care Today · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAllergic Rhinitis and Sensitization
Établissements canadiensUniversité LavalCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Mauricie-et-du-Centre-du-QuébecMcMaster UniversityUniversity of British ColumbiaQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVisual analogue scaleOpen labelAdverse effectProspective cohort studyPhysical therapyEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Despite available treatments for allergic rhinitis (AR), patients are often dissatisfied with their treatment and experience uncontrolled symptoms. Measurement-based care is the systematic use of standardized measurements used during office visits to inform treatment decisions. The Improving Symptom Control of Allergic Rhinitis (ICAR) study determined if the assessment and management of AR through measurement-based care could improve patient outcomes. Methods ICAR was a real-world, open-label, prospective, multicenter study conducted in Canada between September 2021 and December 2021. Enrolled adult patients (n=503) with AR were categorized as treatment-naïve, uncontrolled despite AR treatment, or requiring a treatment switch due to adverse effects. AR symptoms and symptom control were assessed by the patient using the Rhinitis Control Assessment Test (RCAT) and, by both the patient and the clinician, on a visual analog scale (VAS) at baseline and after 4 weeks of 10 mg daily oral rupatadine. Results The majority of patients were uncontrolled (36%) or partially controlled (51%) at baseline, while 20% were treatment-naïve, 32% were uncontrolled despite treatment, and 30% needed treatment switch.At baseline, 66% of patients were taking non-sedating antihistamines, and 78% indicated they were dissatisfied with their treatment. The overall RCAT score improved by 66%, from an average standard deviation (SD) of 16 (5.2) at baseline to 24 (3.8) at follow-up (P<0.0001). Scores for all individual RCAT items significantly improved (P<0.0001), with a 65% improvement in congestion frequency, a 61% improvement in sneezing frequency, and a 68% improvement in symptom control. Overall RCAT scores significantly improved from baseline by 67% in treatment-naïve patients; 64% in patients uncontrolled despite treatment; 51% in patients needing treatment switch; 55% in patients with asthma; 62% in patients with urticaria; 54% in patients with eczema/atopic dermatitis; 40% in patients with nasal polyps; and 52% in patients with no comorbidities (P<0.0001). The patient VAS score improved from a mean SD of 6.5 (2.4) units at baseline to 2.6 (2.2) at follow-up; the clinician VAS score improved from 6.6 (2.2) units to 2.0 (2.2). Conclusion The ICAR study demonstrated that rupatadine, an antihistamine that also has anti-platelet-activating factor effects, significantly improves AR symptom control when used daily and monitored objectively by measurement-based care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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