Evaluating the influence of health policy on health outcomes: REALITI-A post hoc analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mepolizumab treatment reduced the rate of clinically significant exacerbations (CSE) in patients with severe asthma in the REALITI-A study. However, differences between country reimbursement criteria may impact patient selection and outcomes. Aims and Objectives: This post hoc analysis of REALITI-A assessed the impact of country reimbursement criteria on clinical outcomes at 1 year. Methods: Countries were grouped based on reimbursement criteria restriction (least restrictive [Belgium and USA], moderately restrictive [Canada, Germany, Italy and Spain], most restrictive [UK]). Rate ratios (RRs) of CSE were assessed at 1 year post-mepolizumab treatment compared with 1 year pre-treatment for each country. RRs of CSE in the most and moderately restrictive groups were compared with the least restrictive group. Results: Reductions in CSE were observed across all countries post-mepolizumab treatment and across all reimbursement criteria groups. Compared with the least restrictive group, the moderately restrictive group had significantly greater reduction in the RR of CSE (rate difference [log RR; 95% confidence interval]: -0.43 [−0.73; -0.14]; p<0.0042); there was an increase in the RR of CSE in the most restrictive group (0.15 [−0.13; 0.44]; p=0.2786; Figure). Conclusions: Country reimbursement criteria may impact the treatment benefit of mepolizumab, influencing clinical outcomes. Funding: GSK (204710) erj;64/suppl_68/PA1182/F1 F1 F1
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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 | 0,029 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,001 |
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 ».