Guideline-concordant inhaled medication use in COPD: a systematic review of definitions used in administrative health data
Notice bibliographique
Résumé
Background: Assessments of guideline-discordant use of maintenance inhaled therapies for COPD in administrative health data are common but restricted by lack of patient characteristics. We systematically reviewed definitions of guideline-concordant and guideline-discordant maintenance inhaled medication use applied to administrative health data. Methods: We searched MEDLINE and Embase from January 2000 to September 2024 for studies that 1) used administrative health data to identify adults with COPD who were prescribed long-acting bronchodilators (LABDs) or inhaled corticosteroids (ICS) for outpatient treatment; 2) defined maintenance inhaled medication use as guideline-concordant and/or guideline-discordant at the patient level. We developed standardised definitions for claims data aligned with management recommendations and conducted a meta-analysis to assess the proportion of patients with guideline-concordant and guideline-discordant medication use. Results: We screened 4578 records and included 20 studies. There were 22 unique definitions of guideline-concordance or discordance, based on the Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease (GOLD) recommendations. The most common measurements were 1) guideline-discordant ICS use (n=10); 2) guideline-concordant LABDs use (n=8); and 3) guideline-concordant ICS use, focusing on ICS alone (n=4) regardless of LABDs or with LABDs (n=6). Given that acute exacerbations of COPD (AECOPD) was the most commonly used criterion and aligned with recommendations, we developed an AECOPD risk-based definition. Pooled analysis showed 50% guideline-concordant LABDs use and 45% guideline-discordant ICS use across populations. Conclusions: Definitions of guideline-concordant LABDs use and guideline-discordant ICS use in administrative health data are largely congruent with GOLD. AECOPD risk-based definitions provide a generalisable approach for assessing guideline-concordance in administrative data.
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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 | 0,023 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».