Global differences in the epidemiology and exacerbations among patients with moderate-to-severe asthma
Notice bibliographique
Résumé
Background: Asthma is a common disease but global differences in prevalence of moderate-to-severe disease and exacerbations remain understudied. Reducing exacerbation risk is a key goal in asthma therapy. Understanding global differences in epidemiology and exacerbations will illustrate areas of unmet needs. Aims: A review of systematic literature reviews (SLRs) and primary observational studies on the disease history explored the epidemiology and exacerbation rates in patients with moderate-to-severe asthma by countries and clinical characteristics. Methods: Electronic databases were searched for SLRs (2014–24) of observational studies, with a second search for observational studies (2022–24). This analysis reports prevalence of disease and annualised exacerbation rates (AER) at baseline by disease severity. Results: Overall, 44 SLRs and 88 observational studies were found. Prevalence for moderate-to-severe asthma varied widely, ranging from 19% in China to 59% in Spain. Uncontrolled asthma represented as much as 49% among patients with moderate-to-severe asthma in the US. Globally, AER for all severities at baseline were 0.8–4.4 in Europe and 0.3–3.2 in North America. Proportion of severe patients experiencing ≥1 exacerbation at baseline was up to 84.4% in Asia, 53.6–96.4% in Europe and 84.6% in the US. While moderate-to-severe patients in the US experiencing ≥1 exacerbation at baseline was 23.2–22.7%. Conclusions: The prevalence of moderate-to-severe asthma varies greatly globally with a significant burden remaining. Optimising treatment to reduce exacerbation risk may be of relevance for patients with moderate-to-severe asthma. Funding: GSK 222232.
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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».