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Enregistrement W4409972906 · doi:10.1016/j.jaip.2025.04.039

Patient-Facing Digital Inhalers for Asthma: A Systematic Review and Meta-Analysis

2025· review· en· W4409972906 sur OpenAlexaff
Leonardo Ologundudu, Daniel Rayner, John Oppenheimer, Kaharu Sumino, Flavia Hoyte, Katherine Rivera-Spoljaric, Tamara T. Perry, Sharmilee M. Nyenhuis, Bradley E. Chipps, Elliot Israel, Lindsay Shade, Valerie G. Press, Susana Rangel, Gordon H Guyatt, Ellen McCabe, Paul M. O’Byrne, Lisa Hall, H. C. Orr, Dia Sue-Wah-Sing, Angel Melendez, Tonya Winders, Donna D. Gardner, Matthew A. Rank, Leonard B. Bacharier, Giselle Mosnaim, Derek K. Chu

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Allergy and Clinical Immunology In Practice · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensImpactWestern UniversitySt. Joseph’s Healthcare HamiltonHIV Legal NetworkMcMaster UniversityOntario Clinical Oncology Group
Organismes subventionnairesAmerican Academy of Allergy Asthma and ImmunologyAmerican College of Allergy, Asthma and Immunology
Mots-clésMedicineMeta-analysisAsthmaMEDLINESystematic reviewIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The benefits and harms of patient-facing digital inhalers (inhalers with a sensor providing patients immediate feedback on adherence and technique) for asthma remain unclear. OBJECTIVE: To systematically synthesize treatment outcomes of patient-facing digital inhalers for asthma. METHODS: As part of developing upcoming American Academy of Allergy, Asthma & Immunology and American College of Allergy, Asthma, and Immunology Joint Task Force on Practice Parameters severe and difficult-to-control asthma guidelines, we searched MEDLINE, Embase, CENTRAL, CINAHL, PsycINFO, International Clinical Trials Registry Platform (ICTRP), and Latin American and Caribbean Literature on Health Sciences (LILACS), and monitored for additional studies to April 1, 2025, for randomized controlled trials evaluating patient-facing digital inhalers in asthma. Paired reviewers independently screened records and extracted data. Individual patient-level data in random effects analysis of covariance models addressed asthma control and asthma-related quality of life. Random-effects meta-analyses addressed severe exacerbations and harms. We used the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluations (GRADE) approach to assess certainty of evidence (PROSPERO CRD42024525051). RESULTS: Twelve trials enrolled 2,483 children (aged 4-17 y) and adults with asthma. Patient-facing digital inhalers probably improve asthma control (Asthma Control Test, mean difference 0.63 [95% confidence interval {95% CI} 0.29-0.96]; 44.3% vs 39.8% achieving a 3-point increase, moderate certainty) and may reduce severe exacerbations in patients at high risk for future exacerbations (risk ratio 0.89 [95% CI 0.69-1.16]; risk difference 45 fewer per 1,000 [95% CI 127 fewer to 66 more per 1,000], low certainty), with little to no difference in asthma-related quality of life (low certainty). The median of mean device failure rate was 12%, with trials reporting issues regarding sensor synchronization with smartphones (very low certainty). One trial reported a protected health information exposure while using patient-facing digital inhalers. CONCLUSIONS: Patient-facing digital inhalers probably improve asthma control and may reduce severe asthma exacerbations in patients at high risk for future exacerbations with minimal harm.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,032
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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