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Enregistrement W7065964632

Gender Differences in Inhaled Pharmacotherapy Utilization in Patients with Obstructive Airway Diseases (OADs): A Population-Based Study

2020· article· en· W7065964632 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCOPDPharmacotherapyLogistic regressionAirwayRetrospective cohort studyConfidence intervalCohort
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Joseph Emil Amegadzie,1 John-Michael Gamble,2 Jamie Farrell,1 Zhiwei Gao1 1Faculty of Medicine, Memorial University of Newfoundland, Newfoundland, Canada; 2Faculty of Science, School of Pharmacy, University of Waterloo, Waterloo, Ontario, CanadaCorrespondence: Zhiwei GaoFaculty of Medicine, Memorial University of Newfoundland, St. John’s, Newfoundland, CanadaTel +1 7098646523Email zhiwei.gao@med.mun.caPurpose: Gender differences in the incidence, susceptibility and severity of many obstructive airway diseases (OADs) have been well recognized. However, gender differences in the inhaled pharmacotherapy profile are not well characterized.Methods: We conducted a retrospective cohort study to investigate gender differences in new-users of inhaled corticosteroids (ICS), short-or long-acting beta2-agonist (SABA or LABA), ICS/LABA, short-or long-acting muscarinic antagonist (SAMA or LAMA) among patients with asthma, COPD or asthma-COPD overlap (ACO). We used Clinical Practice Research Datalink to identify OAD patients, 18 years and older, who were new-users (1-year washout period) from 01-January-1998 to 31-July-2018. Multivariable logistic regression was used to examine gender differences in each of the inhaled pharmacotherapies after controlling for potential confounders.Results: A total of 242,079 new-users (asthma: 84.93%; COPD: 10.19%; ACO: 4.88%) of inhaled pharmacotherapies were identified. The multivariable analyses showed that males with COPD were more likely to be a new user of a LABA (odds ratio [OR] 1.29; 95% confidence interval [CI], 1.12– 1.49), LAMA (OR 1.21; 95% CI 1.10– 1.33), SAMA (OR 1.11; 95% CI 1.01– 1.21) and less likely to be a new user of a SABA (OR 0.84; 95% CI, 0.80– 0.89) compared to females. Similar patterns were also observed for patients with ACO; males were more likely to be prescribed with LABA (OR 1.26; 95% CI 1.03– 1.55), LAMA (OR 1.28; 95% CI 1.11– 1.48), SAMA (OR 1.28; 95% CI 1.11– 1.48), and less likely to be a new user of a SABA (OR 0.89; 95% CI, 0.82– 0.96). Also, males with asthma were more likely to be a new-user of ICS/LABA (OR 1.15; 95% CI, 1.08– 1.23) and less likely to start an ICS (OR 0.97; 95% CI, 0.95– 0.99) in comparison with females.Conclusion: Our study showed significant gender differences in new-users of inhaled pharmacotherapies among OAD patients. Adjusting for proxies of disease severity, calendar year, smoking and socioeconomic status did not change the association by gender.Keywords: inhaled pharmacotherapies, asthma, COPD, asthma-COPD overlap, gender, drug utilization

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,226
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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