Current Pharmacological and Non-Pharmacological Therapies for Chronic Cough
Notice bibliographique
Résumé
Chronic cough, defined as cough lasting 8 weeks or longer, affects approximately 10% of adults globally, but with large global variations with prevalence estimates ranging from 2–18%. The prevalence of chronic cough in adults over the age of 45 in the Canadian Longitudinal Study of Ageing (CLSA) was 16%, the second highest in the world. Interestingly, the prevalence and incidence is higher in English speaking compared with French speaking participants. Cough is the leading cause for ambulatory and primary care visits to physicians and one of the most common reasons for referral to specialist care. Chronic cough is associated with aging, smoking, higher body mass index, use of an ACE-inhibitor, and airways diseases. More recently, novel data has shown that symptoms of depression and psychological distress independently increase the risk of developing chronic cough by approximately 20%. Data from clinical trials and observational cohort studies suggest that patients with chronic cough have a median cough frequency of 20 coughs/hr. This may lead to distressing physical, psychological and social consequences such as urinary incontinence, exhaustion, fatigue, anxiety, frustration, embarrassment and social isolation, which all impairs quality of life. Chronic cough can be challenging to treat, since most over-the-counter therapies are ineffective and current treatments for chronic cough are all considered ‘off-label’. Although most cases are due to a benign cause, chronic cough can represent a serious underlying condition. A recent Canadian consensus has identified a simplified approach which can aid in the management of chronic cough and provide treatment for refractory or unexplained chronic cough. The guiding principles of this approach include i) investigation to rule out serious underlying conditions, ii) objective testing to prevent over and under-diagnosis, iii) treatment of identifiable diseases and traits and iv) monitoring to ensure effectiveness of treatment, including minimization of side effects and appropriate titration of treatment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».