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Enregistrement W4411733287 · doi:10.1093/bjd/ljaf085.016

O01 The UK–Irish Atopic Eczema Systemic Therapy Register (A-STAR): a pilot descriptive analysis of healthcare resource use, costs and health-related quality of life in patients on systemic treatments for atopic eczema

2025· article· en· W4411733287 sur OpenAlexaff
Carlos Chivardi, Elizaveta Gribaleva, Bolaji Coker, Man Fung Tsoi, Rebecca Carroll, David Prieto-Merino, Manisha Baden, Paula Beattie, Sara Brown, Tim Burton, Ross Hearn, John R Ingram, Alan D. Irvine, G.A. Johnston, Irene Man, Graham S. Ogg, Mandy Wan, Richard B. Warren, Richard Woolf, Nick J. Reynolds, Michael R. Ardern‐Jones, Carsten Flohr, Andrea Manca

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSystemic therapyRegister (sociolinguistics)IrishQuality of life (healthcare)Health careFamily medicineNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Clinical management of moderate-to-severe atopic eczema (AE) is complex, involving the use of several therapies. Some novel systemic immunomodulatory medications are effective but costly, while conventional systemic therapies have lower costs but require frequent monitoring due to their safety profiles. Novel systemic therapies for AE have been assessed in randomized controlled trials, but their evidence is incomplete to inform real-world practice and value-for-money considerations. The UK–Irish Atopic Eczema Systemic Therapy Register (A-STAR) was established to address the need for real-world evidence and to capture comprehensive health economics data surrounding the use of systemic therapies to manage moderate-to-severe AE. The aim of the current study was to describe healthcare resource utilization and patient-reported health-related quality of life (HRQoL) in a cohort of patients from A-STAR during a 1-year follow-up period and to evaluate the quality of the data collected in a real-world setting. The A-STAR register is a multicentre prospective register recruiting paediatric (< 16 years old) and adult (≥ 16 years old) patients with AE initiating or switching to systemic immunomodulatory therapy. Healthcare resource utilization data including general practitioner (GP) visits, accident and emergency attendance, hospitalizations, specialist consultations and systemic therapy were collected and valuated using national average unit costs. EuroQol-5D was used to measure HRQoL. In total 120 A-STAR participants (92 adults and 28 children) with at least 1 year of follow-up were included in this pilot study. Adults showed higher healthcare utilization than children. For adults, the mean costs per visit included accident and emergency attendance (£120.41), GP appointments (£111.15) and outpatient specialist visits (£205.17). Children had lower healthcare utilization and costs per visit: accident and emergency attendance (£84.29), GP appointments (£78.46) and outpatient specialist visits (£121.00). All participants required outpatient dermatology visits, with a mean cost of £551 for adults and £777 for children. Both groups received systemic therapy, and adults incurred higher costs (mean £25 523, SD £24 424) than children (mean £20 242, SD £18 994). The average EuroQol-5D scores improved in both groups from baseline to 1 year, from 0.61 (SD 0.31) to 0.77 (SD 0.24) in adults, and from 0.48 (SD 0.37) to 0.75 (SD 0.27) in children. In this pilot descriptive analysis, patients with AE receiving systemic treatment were found to accrue substantial healthcare resource use and tended to have an improvement in their HRQoL within the observed period. Registers like A-STAR hold promise in health research, aiding policymakers in formulating treatment pathways for patients and optimizing sparse data to enhance overall outcomes. These insights are crucial for shaping future register data collection efforts and advancing healthcare decision making, including by the UK National Institute for Clinical and Care Excellence.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
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