Novel insights into the comorbidity burden of severe asthma in Canada: Analysis of the Canadian Severe Asthma Registry
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevalence of comorbidities in severe asthma in Canada is understudied. Our study aims to review the prevalence of comorbidities from the Canadian Severe Asthma Registry (CSAR) dataset and compare them to the global International Severe Asthma Registry (ISAR) cohort. Methods: This retrospective review used CSAR cohort data from 06/2003 to 03/2024 and included 515 patients; the ISAR global cohort data was from 02/2000 to 03/2024 and included 16834 patients. Eligible patients were ≥18 years of age and had uncontrolled Global Initiative for Asthma (GINA) step 4 or 5. We assessed the prevalence of four T2-related and fourteen potentially oral corticosteroid (OCS)-related comorbidities. Results: The CSAR cohort had an average age of 56 years; 63% were female, 59% never-smokers, and mean FEV1 was 82% predicted. Long-term oral corticosteroids (LTOCS) users were comparable (20% vs. 22%) in CSAR and ISAR. On T2-related comorbidities, CSAR had a higher prevalence of allergic rhinitis (68% vs. 54%), chronic rhinosinusitis (72% vs. 48%), nasal polyps (41% vs. 22%), and eczema (45% vs. 12%). On potentially OCS-related comorbidities, CSAR had a higher prevalence of obesity (43% vs. 35%), cataracts (15% vs. 3%), and pneumonia (37% vs. 8%). CSAR had a higher proportion of patients with 3+ T2-related comorbidities (46% vs. 15%). Conclusion: Canadian severe asthma patients have a higher burden of T2-related comorbidities and potentially OCS-related comorbidities than ISAR. This study emphasizes the high prevalence of comorbidities among Canadian severe asthma patients and the importance of addressing those comorbidities in clinical practice.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».