A network meta-analysis of the association between patient traits and response to regular dosing with ICS/long-acting β2-agonist plus short-acting β2 agonist reliever or maintenance and reliever therapy for asthma
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Current treatment for moderate–severe asthma with inhaled corticosteroid (ICS)-based therapy can follow two strategies: a single inhaler maintenance and reliever therapy (MART) regimen, or regular dosing with ICS/long-acting β 2 -agonist used as maintenance therapy plus a separate short acting β 2 -agonist reliever inhaler. It would be clinically useful to understand the potential of patient traits to influence regular dosing or MART treatment outcomes. Objectives A systematic literature review (SLR) and meta-analysis was conducted to identify specific patient traits that may predict improved clinical outcomes with regular dosing or MART. Results The SLR identified 28 studies in patients with moderate–severe asthma assessing regular dosing or MART treatments and reporting the traits and outcomes of interest. Network meta-regressions found no significant difference in the relative efficacy of regular dosing as compared with MART on any of the clinical outcomes (exacerbation rate, time to first exacerbation, FEV 1 , reliever use and adherence) for any of the patient traits (baseline lung function, baseline ACQ, age, BMI, and smoking history) evaluated. However, some trends towards traits influencing treatment efficacy were identified. Inconsistent reporting of traits and outcomes was observed between trials. Conclusions The analysed patient traits evaluated in this study were associated with similar efficacy for the analysed outcomes to either regular dosing or MART; however, trends from the data observed encourage future analyses for possible identification of additional traits, or a combination of traits, that may be of interest. More comparable reporting of clinically important traits and outcomes would improve future analyses.
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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 | 0,020 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».