Asthma patients' and physicians’ perspectives on the burden and management of asthma: Post-hoc analysis of APPaRENT 1 and 2 to assess predictors of treatment adherence
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patient adherence to maintenance medication is critical for improving clinical outcomes in asthma and is a recommended guiding factor for treatment strategy. Previously, the APPaRENT studies assessed patient and physician perspectives on asthma care; here, a post-hoc analysis aimed to identify patient factors associated with good adherence and treatment prescription patterns. METHODS: APPaRENT 1 and 2 were cross-sectional online surveys of 2866 adults with asthma and 1883 physicians across Argentina, Australia, Brazil, Canada, China, France, Italy, Mexico, and the Philippines in 2020-2021. Combined data assessed adherence to maintenance medication, treatment goals, use of asthma action plans, and physician treatment patterns and preferences. Multivariable logistic regression models assessed associations between patient characteristics and both treatment prescription (by physicians) and patient treatment adherence. RESULTS: -agonist (SABA) prescriptions alongside maintenance and reliever therapy (MART). Older age and greater patient-reported severity and reliever use were associated with better adherence. Patient-reported prescription of SABA with MART was associated with household smoking, severe or poorly controlled asthma, and living in China or the Philippines. CONCLUSIONS: Results revealed an important disconnect between patient and physician treatment goals and treatment adherence, suggesting that strategies for improving patient adherence to maintenance medication are needed, focusing on younger patients with milder disease. High reliever use despite good adherence may indicate poor disease control. Personalised care considering patient characteristics alongside physician training in motivational communication and shared decision-making could improve patient management and outcomes.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».