Burden, Treatment Patterns and Real-World Barriers to Prescribing Advanced Treatments in Adults with Atopic Dermatitis in Brazil and Colombia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study aimed to explore the relationship between atopic dermatitis (AD) disease severity and impact on patients and to describe AD treatment patterns and barriers to treatment in Brazil and Colombia. METHODS: Data were drawn from the Adelphi AD Disease Specific Programme™, a cross-sectional survey of physicians and their patients with AD, conducted in Brazil and Colombia between May 2022 and July 2023. Physicians provided data on demographics, clinical characteristics, treatments, and reasons for not prescribing targeted therapy (TT). Patients completed various patient-reported outcome (PRO) questionnaires: Patient-Oriented Eczema Measure, Dermatology Life Quality Index, EuroQol five-dimensional, and Work Productivity and Activity Impairment. Data were analysed descriptively. Comparisons between current severity were made using analysis of variance (ANOVA) or Kruskal-Wallis tests. RESULTS: Overall, 100 physicians provided data for 624 adult patients with AD from Brazil (n = 328) and Colombia (n = 296): 47% currently mild, 43% moderate, and 10% severe. For all the PRO measures analysed in Colombia and for the majority in Brazil, the impact on patients increased with increasing disease severity (p < 0.05). In total, 85% of patients with AD in Brazil and 73% in Colombia were treated with topical therapies, with 51% in Brazil and 77% in Colombia receiving systemic therapies, which included biologics (Brazil 12%; Colombia 33%) and oral Janus kinase inhibitors (Brazil 5% and Colombia 10%). The main barriers to TT in Brazil were patients being unable to pay for treatment and treatment not being covered by health insurance. In Colombia, the main barriers were formulary restrictions and patients being very recently diagnosed. CONCLUSIONS: Increased AD disease severity was associated with a greater patient impact and reduced quality of life, with healthcare costs and formulary restrictions hindering optimal treatment across Brazil and Colombia.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».