Comparison of Allergic Rhinitis Treatments on Patient Satisfaction: A <scp>MASK</scp> ‐air and <scp>EAACI</scp> Methodological Committee Report
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Satisfaction with treatments may affect medication adherence and use patterns, including the use of co-medication. We aimed to compare different medications for allergic rhinitis (AR) on (i) patients' satisfaction and (ii) co-medication use frequency. METHODS: We assessed data from the mHealth app MASK-air. We evaluated days on which users with self-reported AR had used-alone or in co-medication-intranasal corticosteroids (INCS), intranasal antihistamines (INAH), fixed combinations of INAH+INCS, or oral antihistamines (OAH). We built multivariable regression models to compare these different AR medication classes (as well as individual medications) on their (i) treatment satisfaction levels (measured using a specific daily visual analogue scale ['VAS satisfaction']) and (ii) odds of being used in co-medication. RESULTS: We assessed 28,177 days reported by 1691 MASK-air users. For all medication classes, co-medication usage was associated with lower treatment satisfaction. When used in monotherapy, OAH were associated with lower VAS satisfaction than INCS (-1.7 points; 95% CI = -2.7; -0.7) or INAH+INCS (-2.1 points; 95% CI = -3.5; -0.7). INCS displayed higher odds of being used in co-medication than OAH (OR = 1.3; 95% CI = 1.0; 1.6) or INAH+INCS (OR = 1.3; 95% CI = 0.8; 1.8). When comparing individual intranasal medications, fluticasone furoate and fluticasone propionate tended to be more frequently used in co-medication. Among individual OAH, desloratadine and rupatadine were associated with higher satisfaction, while fexofenadine was more frequently used in co-medication. CONCLUSION: Using patient-reported data, we evaluated different medication classes and treatments in terms of satisfaction and co-medication frequency. These results provide key insights into the acceptability of AR treatments and will contribute to future treatment guidelines.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».