Modelling the impact of earlier biologic initiation in severe asthma patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Many patients with severe asthma experience uncontrolled disease and use high cumulative oral corticosteroid (OCS) doses. Biologic therapy has been shown to reduce patients' exacerbations and OCS use, reducing OCS-attributable mortality and healthcare resource utilisation (HCRU). We suspect earlier intervention with biologic therapy could minimise disease progression and prevent key OCS–related adverse events, improving clinical and economic outcomes. Aims: To explore the clinical (mortality, exacerbations and OCS adverse events) and economic (HCRU) impact of earlier initiation of biologic treatments. Methods: The impact of earlier biologic initiation against typical care was assessed for patients treated at age 50. We developed a cost-consequence Markov cohort model, informed by real-world studies and expert opinion, taking a UK healthcare system perspective over a lifetime time horizon. Biologic therapies were modelled as a class, and the cost of biologics was excluded. Results: Earlier intervention with biologic therapy in severe asthma patients only 5 years earlier resulted in 1.91g less OCS use. For a cohort of 54,121 severe asthma patients, this resulted in 1,975 fewer deaths, 157,700 fewer GP, ED and hospital visits, 18,000 quality-adjusted life-years gained and saved £336 million in direct healthcare costs attributable to exacerbations and OCS-related adverse events. Conclusion: Treating severe asthma patients earlier with biologic therapy reduces mortality and improves quality of life while simultaneously reducing HCRU in primary and secondary care. Implementing earlier treatment for patients with severe asthma would benefit patient outcomes and reduce healthcare costs. Study Funding AstraZeneca
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».