Allergic Rhinitis and Its Impact on Asthma ( <scp>ARIA</scp> )‐ <scp>EAACI</scp> Guidelines—2024–2025 Revision: Part I—Guidelines on Intranasal Treatments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Allergic rhinitis (AR) impacts quality of life, work and school productivity. Over the last years, an important body of evidence resulting from mHealth data has led to a better understanding of AR. Such advances have motivated an EAACI-endorsed update of the Allergic Rhinitis and its Impact on Asthma (ARIA) guidelines (ARIA 2024-2025). This manuscript presents the ARIA 2024-2025 recommendations for intranasal treatments, one of the mainstays for AR management. METHODS: The ARIA 2024-2025 guideline panel issued recommendations following the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) evidence-to-decision framework. Several sources of evidence were used to inform panel judgments and recommendations, including systematic reviews, evaluation of mHealth and pharmacovigilance data, as well as a survey of experts on costs. RESULTS: Eleven guideline questions concerning intranasal treatments for AR were prioritized, leading to recommendations. Overall, these questions concern the choice between different classes of intranasal medications-most notably, intranasal corticosteroids (INCS), antihistamines (INAH), fixed combinations of INAH+INCS and decongestants-or between different individual medications within each class. Four questions had not been evaluated in previous ARIA guidelines, while for the other three there was a change in the strength or directionality of recommendations. Overall, recommendations point to the suggested use of INAH+INCS over INAH or INCS and INCS over INAH. CONCLUSION: This ARIA 2024-2025 article supports patients, their caregivers, and healthcare professionals in choosing an intranasal treatment. However, decisions on AR treatment should consider the clinical variability of the disease, patients' values, and the affordability of medications.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».