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Enregistrement W4389275835 · doi:10.1016/j.waojou.2023.100843

Disease burden and predictors associated with non-response to antihistamine-based therapy in chronic spontaneous urticaria

2023· article· en· W4389275835 sur OpenAlexaff
Weily Soong, Dhaval Patil, Irina Pivneva, James Signorovitch, Michael A. Wells, Maria‐Magdalena Balp, Merin Kuruvilla

Notice bibliographique

RevueWorld Allergy Organization Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrticaria and Related Conditions
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesMontana Water Center, Montana State UniversityNovartis Pharmaceuticals Corporation
Mots-clésMedicineAntihistamineDiseaseChronic urticariaDermatologyImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: H1-antihistamines (H1AH) are the first-line treatment for chronic spontaneous urticaria (CSU), but 50% of patients have inadequate disease control at standard doses. Objective: To assess the comorbidity burden and healthcare resource utilization (HRU) associated with non-response to H1AH-based treatments; to identify predictors of non-response. Methods: Optum® de-identified Electronic Health Record dataset (2007-2020) was used to identify adult patients with CSU who initiated a H1AH, alone or in combination with other oral non-biologics (index treatment). Based on twelve-month treatment patterns observed after index treatment initiation, patients were categorized as responders (continued index treatment or had only 1 next H1AH treatment without corticosteroids) or non-responders (continued corticosteroids or had 2 or more treatment switches). Patient characteristics and HRU were assessed in the 12 months before (baseline) and ≥12 months after (follow-up) index treatment initiation. Baseline predictors associated with non-response were identified using machine learning. Results: There were 17 062 patients who met inclusion criteria, and 14824 (86.9%) were classified as non-responders. A higher proportion of non-responders had records of CSU-related symptoms, comorbidities, polypharmacy, and certain laboratory tests than responders at baseline. A higher proportion of non-responders than responders visited an allergist or dermatologist during follow-up (59.5% vs 53.0%). Non-responders had a larger increase in hospitalizations (15.7% vs -2.4%) than responders during follow-up vs baseline. Predictors of non-response included index and baseline treatment classes, types of specialists seen, chronic pulmonary disease, depression, and female sex. Conclusion: A large proportion of CSU patients treated with H1AH-based therapies had uncontrolled disease, contributing to increased HRU and patient burden. Non-responders had more comorbidities and HRU at baseline and follow-up, with steep increases in follow-up hospitalizations relative to baseline, highlighting an urgent need for early disease 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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