Trends in prevalence, treatment use, and disease burden in patients with eosinophilic granulomatosis with polyangiitis in Japan: Real-world database analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We report the prevalence of eosinophilic granulomatosis with polyangiitis (EGPA) and describe oral corticosteroid (OCS) use and disease burden before and after the mepolizumab approval in 2018 for EGPA in Japan. METHODS: Two retrospective studies (GSK IDs: 218083 and 218084) used two databases: (1) the JMDC insurer database (Japanese health insurer claims) was used to report annual EGPA prevalence and OCS use in mepolizumab-treated patients and (2) Medical Data Vision database was used to report annual treatment use, OCS dose, relapses, and healthcare resource utilization in patients with EGPA. RESULTS: EGPA prevalence (95% confidence interval) increased from 4.2 (0.1, 23.4) in 2005 to 58.6 (53.2, 64.5) per 1,000,000 in 2020. Median OCS dose (mg/day) decreased from a range of 4.8-7.7 during 2010-2017 to 4.5-4.8 during 2018-2020 (lowest dose in 2020). The proportion of patients with prednisolone-equivalent daily OCS dose >10 mg decreased from 2017 (11.9%) to 2020 (10.3%), while the median dose halved. The proportion of patients with EGPA relapses (64.3% to 41.6%) and hospitalization (27.8% to 23.6%) decreased from 2010 to 2020. CONCLUSIONS: EGPA prevalence increased between 2005 and 2020. With the introduction of mepolizumab for EGPA in 2018, real-world OCS use, relapses, and healthcare resource utilization decreased.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».