Prescribing Practices and Barriers of Biologics for Chronic Rhinosinusitis Amongst Otolaryngologists
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE(S): Biologics for chronic rhinosinusitis with nasal polyposis (CRSwNP) are an evolving therapeutic option, but there are limited data on physician experiences in prescribing them. The goal of this study was to gain a better understanding of these experiences including prescribing practices, patient factors which guide prescriber decision, and physician and patient-reported issues which might limit cost-effectiveness of these therapies. METHODS: A survey was distributed to attending otolaryngologists using the Canadian Society of Otolaryngology (CSOHNS) email distribution and eSurvey program. Responses were tabulated for the entire cohort and compared between rhinologists and non-rhinologists where appropriate. Frequencies and proportions were expressed as a percentage of total respondents. Fisher's exact test was used for statistical analysis between groups. RESULTS: Seventy-nine total survey responses were recorded representing a response rate of 43%. Significantly more rhinologists reported prescribing biologic medications on their own (100% vs. 50%; p < 0.001) and a higher proportion (1 to 10% vs. <1%) of their patients were on biologics compared with non-rhinologists (p = 0.023). Rhinologists were more likely to consider poor response to medical therapies, need for rescue steroids, and comorbid type 2 conditions in their decision to pursue biologics than non-rhinologists, but they also experienced poorer assistance from patient support programs and less availability to medications. CONCLUSION: Rhinologists are more comfortable with prescribing and managing biologics for CRSwNP compared with non-rhinologist colleagues. Clinicians prescribing biologic medications for CRSwNP should be familiar with guidelines, indications, and potential adverse events. LEVEL OF EVIDENCE: N/A Laryngoscope, 134:3493-3498, 2024.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».