Analysis of mucolytic therapy use in cystic fibrosis based on national registries
Notice bibliographique
Résumé
An analysis of mucolytic drug use was conducted using data from national cystic fibrosis (CF) patient registries in Europe, the US, Canada, Australia, and Russia. Mucolytic therapy is a key component of CF treatment. Mucolytic drugs are used in patients of all ages. During the study period, dornase alfa was prescribed to the largest number of patients across all registries. In Russia, this drug is available to all patients, largely owing to the “14 High- Cost Nosologies” program and the presence of a dornase alfa biosimilar produced in Russia. According to registry data, dornase alfa was used more frequently in Russia than in other countries – up to 95.8% in 2019, with 25.9% of patients receiving a second dose intranasally (in 2023). In the US, dornase alfa was prescribed to up to 90% of patients, in Australia – up to 60%, in Canada – up to 52% of adult patients, and in the EU, more than 50% of patients received this drug. Among rapid-acting mucolytics, hypertonic saline inhalation was the most commonly prescribed, accounting for up to 77% of patients in the US, up to 72.7% in Russia, up to 52.3% in the EU, up to 45.4% in Australia, and up to 41.6% in Canada among adult CF patients. Mannitol inhalation was used in individual cases, primarily in adolescence (up to 15.7% of adolescents with CF in Australia in 2020). In recent years, a slight decrease in the use of mucolytic medications has been observed across all countries under study.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 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 ».