Patient-managed interventions for adults with bronchiectasis: evidence, challenges and prospects
Notice bibliographique
Résumé
Bronchiectasis is a chronic lung condition which is characterised by recurrent chest infections, chronic sputum production and cough, and limited exercise tolerance. While bronchiectasis may be caused by various aetiologies, these features are shared by most patients with bronchiectasis regardless of the cause. This review consolidates the existing evidence on patient-managed interventions for adults with bronchiectasis, while also outlining areas for future research. Airway clearance techniques and hyperosmolar agents are key components of the bronchiectasis management and consistently recommended for clinical implementation. Questions around their prescription, such as optimal sequence of delivery, are still to be answered. Pulmonary rehabilitation and exercise are also recommended for patients with bronchiectasis. Relatively strong evidence underpins this recommendation during a clinically stable stage of the disease, although the role of pulmonary rehabilitation following an exacerbation is still unclear. Additionally, self-management programmes feature prominently in bronchiectasis treatment, yet the lack of consensus regarding their definition and outcomes presents hurdles to establishing a cohesive evidence base. Moreover, cough, a cardinal symptom of bronchiectasis, warrants closer examination. Although managing cough in bronchiectasis may initially appear risky, further research is necessary to ascertain whether strategies employed in other respiratory conditions can be safely and effectively adapted to bronchiectasis, particularly through identifying patient responder populations and criteria where cough may not enhance airway clearance efficacy and its control is needed. Overall, there is a growing recognition of the importance of patient-managed interventions in the bronchiectasis management. Efforts to improve research methodologies and increase research funding are needed to further advance our understanding of these interventions, and their role in optimising patient care and 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».