International Variation in Severe Exacerbation Rates in Patients With Severe Asthma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exacerbation frequency strongly influences treatment choices in patients with severe asthma. RESEARCH QUESTION: What is the extent of the variability of exacerbation rate across countries and its implications in disease management? STUDY DESIGN AND METHODS: We retrieved data from the International Severe Asthma Registry, an international observational cohort of patients with a clinical diagnosis of severe asthma. We identified patients aged ≥ 18 years who did not initiate any biologics prior to baseline visit. A severe exacerbation was defined as the use of oral corticosteroids for ≥ 3 days or asthma-related hospitalization/ED visit. A series of negative binomial models were applied to estimate country-specific severe exacerbation rates during 365 days of follow-up, starting from a naive model with country as the only variable to an adjusted model with country as a random-effect term and patient and disease characteristics as independent variables. RESULTS: The final sample included 7,510 patients from 17 countries (56% from the United States), contributing to 1,939 severe exacerbations (0.27/person-year). There was large between-country variation in observed severe exacerbation rate (minimum, 0.04 [Argentina]; maximum, 0.88 [Saudi Arabia]; interquartile range, 0.13-0.54), which remained substantial after adjusting for patient characteristics and sampling variability (interquartile range, 0.16-0.39). INTERPRETATION: Individuals with similar patient characteristics but coming from different jurisdictions have varied severe exacerbation risks, even after controlling for patient and disease characteristics. This suggests unknown patient factors or system-level variations at play. Disease management guidelines should recognize such between-country variability. Risk prediction models that are calibrated for each jurisdiction will be needed to optimize treatment strategies.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».