Patient preferences for treatment attributes in moderate-to-severe atopic dermatitis: a discrete choice experiment
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Evidence on treatment preferences of patients with moderate-to-severe atopic dermatitis (AD) in the United States (US) is limited and an assessment of treatment preferences in this group is warranted.Materials and methods: An online discrete choice experiment survey was conducted (June 2023) among US adults with self-reported moderate-to-severe AD or experience with systemic therapy who had inadequate response to topical treatments. Preference weights estimated from conditional logistic regression models were used to calculate willingness to trade off and attributes’ relative importance (RI).Results: Participants (N = 300; mean age: 45 years; 70% females; 52% systemic therapy experienced) preferred treatments with higher efficacy, lower risk of adverse events (AEs), and less frequent blood tests (p < .05). Treatment attributes, from high to low RI, were itch control (38%), 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%); together, AE attributes accounted for more than half of the RI.Conclusions: Participants preferred AD treatments that maximize itch control while minimizing AE risks, whereas mode of administration had little impact on preferences. Understanding patients’ preferences may help improve shared decision-making, potentially leading to enhanced patient satisfaction with treatment, increased engagement, and better clinical outcomes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».