Adherence to inhaled corticosteroids and long-acting β2-agonists in asthma: A MASK-air study
Notice bibliographique
Résumé
Adherence to controller medication is a major problem in asthma management, being difficult to assess and tackle. mHealth apps can be used to assess adherence. We aimed to assess the adherence to inhaled corticosteroids+long-acting β2-agonists (ICS+LABA) in users of the MASK-air® app, comparing the adherence to ICS+formoterol (ICS+F) with that to ICS+other LABA. We analysed complete weeks of MASK-air® data (2015-2022; 27 countries) from patients with self-reported asthma and ICS+LABA use. We compared patients reporting ICS+F versus ICS+other LABA on adherence levels, symptoms and symptom-medication scores. We built regression models to assess whether adherence to ICS+LABA was associated with asthma control or short-acting beta-agonist (SABA) use. Sensitivity analyses were performed considering the weeks with no more than one missing day. In 2598 ICS+LABA users, 621 (23.9%) reported 4824 complete weeks and 866 (33.3%) reported weeks with at most one missing day. Higher adherence (use of medication ≥80% of weekly days) was observed for ICS+other LABA (75.1%) when compared to ICS+F (59.3%), despite both groups displaying similar asthma control and work productivity. The ICS+other LABA group was associated with more days of SABA use than the ICS+F group (median=71.4% versus 57.1% days). Each additional weekly day of ICS+F use was associated with a 4.1% less risk in weekly SABA use (95%CI=-6.5;-1.6%;p=0.001). For ICS+other LABA, the percentage was 8.2 (95%CI=-11.6;-5.0%;p<0.001). In asthma patients adherent to the MASK-air app, adherence to ICS+LABA was high. ICS+F users reported lower adherence but also a lower SABA use and a similar level of control.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».