Biologic use and treatment patterns in patients with chronic rhinosinusitis with nasal polyps: a US real-world study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several biologics are now approved in the US as add-on treatments for chronic rhinosinusitus with nasal polyps (CRSwNP). This cross-sectional, retrospective, real-world study aimed to characterize treatment patterns and identify predictors of biologic use among patients with CRSwNP. METHODS: Adults in the Merative MarketScan Commercial and Medicare Supplemental Databases with medical claims for CRSwNP were identified June 2018-June 2019 (identification period [IP]). Patient characteristics were collated in the IP and treatment pattern data during the IP plus the following year (July 2019-June 2020; observation period [OP]). Data were stratified by sinus surgery and biologic use. RESULTS: Of the 5997 eligible patients identified (58% male, mean age 48.1 years), 10.7% (n = 642) used biologics during the OP. More biologic users had common respiratory conditions than non-users, particularly asthma (89.1% vs 35.0%; P < 0.001). Biologic users had fewer diagnostic services but more drug-related services than non-users. Only 11.6% of patients who had sinus surgery used biologics, with most (56.1%) having their first biologic dose before sinus surgery and 12.5% ≤ 30 days after. Oral corticosteroid (OCS) use was higher in biologic users than non-users (all patients: 68.8% vs 42.5%; P < 0.001) and in those with/without sinus surgery. Comorbidities, prior OCS/doxycycline use, and age (< 65 years) increased the odds of biologic use, with asthma increasing the odds 5.46 times (P < 0.001). CONCLUSIONS: Biologic use was more common before first/next sinus surgery and in patients with high unmet need, elucidating predictors of biologic use that could be used in clinical practice.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».