MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391609172 · doi:10.1093/bjd/ljad498.046

546 - Patient preferences for treatment attributes in moderate-to-severe atopic dermatitis: a discrete choice experiment

2024· article· en· W4391609172 sur OpenAlexaff
Steven R. Feldman, Annie Guérin, Marjolaine Gauthier‐Loiselle, Nisha C. Hazra, Yan Meng, Kirsten Gallant, Ami Claxton, Sanjeev Balu

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Medical Studies
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtopic dermatitisDermatologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction/Background Atopic dermatitis (AD) affects approximately 5-10% of adults worldwide, significantly burdening affected patients. Newer treatments for moderate-to-severe AD, including biologic therapies and Janus-kinase (JAK) inhibitors, are associated with varied levels of efficacy, safety, monitoring, and administration requirements. Yet, patient preferences for different treatment options are not well characterized. Objectives A discrete choice experiment (DCE) was designed to quantify the extent to which AD patients in the United States (US) value different treatment attributes. Methods An online DCE survey was conducted in June 2023. Eligible participants included US adults (≥ 18 years) with self-reported moderate-to-severe AD or experience with systemic therapy, diagnosed with AD for ≥1 year, with inadequate response to topical treatments. DCE attributes were selected based on qualitative interviews with patients and clinical input, including attributes related to efficacy (i.e., sustained improvement in skin appearance, itch control), safety (i.e., risk of respiratory infection, cancer, and heart problems), treatment administration, and blood test frequency. Participants were presented 12 choice tasks, each presenting two hypothetical treatment profiles, and selected one profile from each task that reflected their preferred option. A conditional logit regression model was used to assess patient preferences for attributes. Sensitivity analyses were conducted, excluding patients who failed validity tests. Results A diverse group of 300 participants completed the survey (mean age: 45 years; 22% non-white or mixed; 70% female; 66% employed). Approximately half received their first AD treatment of any kind 5 or more years ago (50%), had experienced severe symptoms (50%), and had experience with systemic therapy (52%). Participants preferred treatments with higher efficacy, lower risk of AEs, and less frequent blood tests (p < 0.05). Frequency and mode of administration (i.e., oral vs. injectable) did not impact preferences (p > 0.05). On average, participants were willing to accept a reduction of 35.4, 17.7, and 1.2 percentage points in the probability of achieving itch control to receive a treatment with 1 percentage point less risk of cancer, heart problems, and respiratory infections, respectively. Treatment attributes, from high to low relative importance, were itch control (38%), followed by risk of cancer (23%), risk of respiratory infections (18%), risk of heart problems (11%), sustained improvement in skin appearance (5%), blood test frequency (3%), and frequency and mode of administration (2%). Results were similar in sensitivity analyses, indicating the robustness of the findings. Conclusions Patients with moderate-to-severe AD preferred treatments that maximize itch control while minimizing the risk of AEs (cancer, respiratory infections, heart problems), whereas mode of administration had little impact on preferences. Understanding patients’ preferences may help improve shared decision-making.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBritish Journal of DermatologyMême sujetHealth and Medical StudiesTravaux en français237 207