Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Sự diễn giải mức độ nghiêm trọng của bệnh hen suyễn từ hồ sơ đơn thuốc điện tử sử dụng các bước điều trị của Hội phổi Anh
Tóm tắt
Mức độ nghiêm trọng của bệnh hen suyễn thường được đánh giá thông qua việc xem xét lại các phương pháp điều trị cần thiết để kiểm soát triệu chứng và ngăn ngừa cơn cấp. Các hướng dẫn chung của Hội phổi Anh và Mạng lưới Hướng dẫn Liên chuyên ngành Scotland (BTS/SIGN) khuyến khích một phương pháp tiếp cận từng bước đối với liệu pháp dược lý, và như vậy, bước điều trị hiện tại có thể được coi là một đại diện cho phân loại mức độ nghiêm trọng. Tóm lại, các bước cho người lớn có thể được tổng hợp như sau: không có liệu pháp kiểm soát (Bước 0), corticosteroid hít (ICS) liều thấp (Bước 1), ICS cộng với thuốc chủ vận Beta-2 tác dụng kéo dài (LABA; Bước 2), ICS liều trung bình + LABA (Bước 3), và cuối cùng là việc tăng cường liều hoặc các liệu pháp bổ sung (Bước 4). Nghiên cứu này nhằm điều tra cách các Bước BTS/SIGN có thể được ước tính từ một nhóm lớn bằng cách sử dụng hồ sơ đơn thuốc điện tử, và mô tả tỷ lệ mắc của mỗi Bước BTS/SIGN trong dân số chung. Có 41.433.707 đơn thuốc cho 671.304 cá nhân trong nhóm học tập về sức khỏe hen suyễn tại Scotland, từ tháng 1 năm 2009 đến tháng 3 năm 2017. Những ngày mà một cá nhân có một đơn thuốc cho ít nhất một loại thuốc kiểm soát hen suyễn (thuốc dự phòng) được ghi lại là các sự kiện đơn thuốc. Một thuật toán dựa trên quy tắc đã được phát triển để trích xuất số lượng và liều lượng thuốc được hướng dẫn sử dụng hằng ngày từ các trường dữ liệu văn bản tự do. Các chế độ điều trị hen suyễn được phân loại theo sự kết hợp của các loại thuốc kê đơn trong 120 ngày trước bất kỳ sự kiện đơn thuốc nào và được phân loại vào các bước điều trị BTS/SIGN. Gần 4,5 triệu đơn thuốc ALHS đã được kê cho các loại thuốc kiểm soát hen suyễn. 26% các sự kiện đơn thuốc không có đơn thuốc corticosteroid hít trong 120 ngày trước đó (Bước 0), 16% được phân loại vào Bước 1 BTS/SIGN, 7% vào Bước 2, 21% vào Bước 3, và 30% vào Bước 4. Số ngày trung bình dành cho một bước điều trị trước khi giảm bậc điều trị là 297 ngày, trong khi việc tăng bậc chỉ mất trung bình 134 ngày. Chúng tôi đã phát triển một phương pháp có thể tái tạo cho phép các nhà nghiên cứu ước tính các bước điều trị hen suyễn BTS/SIGN trong các nghiên cứu về sức khỏe dân số, cung cấp cái nhìn quý giá về các xu hướng cụ thể của dân số và bệnh nhân, nhằm cải thiện quản lý hen suyễn.
Từ khóa
#hen suyễn #thuốc kiểm soát #hồ sơ đơn thuốc điện tử #bước điều trị BTS/SIGN #cơn cấp hen suyễnTài liệu tham khảo
Taylor DR, Bateman ED, Boulet LP, Boushey HA, Busse WW, Casale TB, et al. A new perspective on concepts of asthma severity and control. Eur Respir J. 2008;32(3):545–54.
Vollmer WM. Assessment of asthma control and severity. Ann Allergy, Asthma Immunol [Internet]. 2004;93(5):409–14. Available from: https://doi.org/10.1016/S1081-1206(10)61406-8.
Bousquet J, Mantzouranis E, Cruz AA, Aït-Khaled N, Baena-Cagnani CE, Bleecker ER, et al. Uniform definition of asthma severity, control, and exacerbations: Document presented for the World Health Organization Consultation on Severe Asthma. J Allergy Clin Immunol. 2010;126(5):926–38.
Mukherjee M, Nwaru BI, Soyiri I, Grant I, Sheikh A. High health gain patients with asthma: a cross-sectional study analysing national Scottish data sets. Prim Care Respir Med [Internet]. 2018 [cited 2018 Sep 5];28:27. Available from: www.nature.com/npjpcrm.
de Marco R, Marcon A, Jarvis D, Accordini S, Almar E, Bugiani M, et al. Prognostic factors of asthma severity: A 9-year international prospective cohort study. J Allergy Clin Immunol. 2006;117(6):1249–56.
Varsano S, Segev D, Shitrit D. Severe and non-severe asthma in the community: A large electronic database analysis. Respir Med [Internet]. 2017;123:131–9. Available from: https://doi.org/10.1016/j.rmed.2016.12.017.
Papaporfyriou A, Papaioannou AI, Hillas G, Konstantelou E, Tseliou E, Koulouris N, et al. Inflammatory profile in optimally treated patients with adult versus early-onset asthma. Postgrad Med [Internet]. 2019;131(5):324–9. Available from: https://doi.org/10.1080/00325481.2019.1600884.
Bloom CI, Nissen F, Douglas IJ, Smeeth L, Cullinan P, Quint JK. Exacerbation risk and characterisation of the UK’s asthma population from infants to old age. Thorax. 2018;73(4):313–20.
Hull SA, McKibben S, Homer K, Taylor SJ, Pike K, Griffiths C. Asthma prescribing, ethnicity and risk of hospital admission: An analysis of 35,864 linked primary and secondary care records in East London. npj Prim Care Respir Med. 2016;26(March):16049.
Reddel HK, Taylor DR, Bateman ED, Boulet LP, Boushey HA, Busse WW, et al. An official American Thoracic Society/European Respiratory Society statement: Asthma control and exacerbations - Standardizing endpoints for clinical asthma trials and clinical practice. Am J Respir Crit Care Med. 2009;180(1):59–99.
British T, Society SIGN. British guideline on the management of asthma (2019 Edition). 2019.
Global Initiative for Asthma. Pocket Guide for Asthma Management and Prevention 2019 [Internet]. 2019 [cited 2019 Dec 9]. Available from: www.ginasthma.org.
Bleecker ER, Menzies-Gow AN, Price DB, Bourdin A, Sweet S, Martin AL, et al. Systematic literature review of systemic corticosteroid use for asthma management. Am J Respir Crit Care Med. 2020;201(3):276–93.
Song WJ, Lee JH, Kang Y, Joung WJ, Chung KF. Future risks in patients with severe asthma. Allergy Asthma Immunol Res. 2019;11(6):763–78.
NICE. Omalizumab for treating severe persistent allergic asthma. 2013.
Mulgirigama A, Barnes N, Fletcher M, Pedersen S, Pizzichini E, Tsiligianni I. A review of the burden and management of mild asthma in adults — Implications for clinical practice. Respir Med [Internet]. 2019;152(April):97–104. Available from: https://doi.org/10.1016/j.rmed.2019.04.024.
Chupp G, Laviolette M, Cohn L, McEvoy C, Bansal S, Shifren A, et al. Long-term outcomes of bronchial thermoplasty in subjects with severe asthma: a comparison of 3-year follow-up results from two prospective multicentre studies. Eur Respir J [Internet]. 2017;50(2):1700017. Available from: https://doi.org/10.1183/13993003.00017-2017.
Murray CS, Foden P, Sumner H, Shepley E, Custovic A, Simpson A. Preventing severe asthma exacerbations in children a randomized trial of mite-impermeable bedcovers. Am J Respir Crit Care Med. 2017;196(2):150–8.
Østrem A, Horne R. Reducing asthma attacks: consider patients’ beliefs. Nat Publ Gr [Internet]. 2015 [cited 2017 Dec 21];25:15021. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4532155/pdf/npjpcrm201521.pdf.
Schatz M, Meckley LM, Kim M, Stockwell BT, Castro M. Asthma Exacerbation Rates in Adults Are Unchanged Over a 5-Year Period Despite High-Intensity Therapy. J Allergy Clin Immunol Pract [Internet]. 2014;2(5):570–4. Available from: https://doi.org/10.1016/j.jaip.2014.05.002.
Turner SW, Murray C, Thomas M, Burden A, Price DB. Applying UK real-world primary care data to predict asthma attacks in 3776 well-characterised children: a retrospective cohort study. npj Prim Care Respir Med [Internet]. 2018;28:28. Available from: http://www.nature.com/articles/s41533-018-0095-5.
Blakey JD, Price DB, Pizzichini E, Popov TA, Dimitrov BD, Postma DS, et al. Identifying Risk of Future Asthma Attacks Using UK Medical Record Data: A Respiratory Effectiveness Group Initiative. J Allergy Clin Immunol Pract [Internet]. 2017;5(4):1015–24. Available from: https://doi.org/10.1016/j.jaip.2016.11.007.
Price D, Wilson A, Chisholm A, Rigazio A, Burden A, Thomas M, et al. Predicting frequent asthma exacerbations using blood eosinophil count and other patient data routinely available in clinical practice. J Asthma Allergy [Internet]. 2016;9:1. Available from: https://www.dovepress.com/predicting-frequent-asthma-exacerbations-using-blood-eosinophil-count--peer-reviewed-article-JAA.
Tanaka A, Uno T, Sato H, Jinno M, Hirai K, Miyata Y, et al. Predicting future risk of exacerbations in Japanese patients with adult asthma: A prospective 1-year follow up study. Allergol Int [Internet]. 2017;66(4):568–73. Available from: https://doi.org/10.1016/j.alit.2017.02.013.
Nwaru BI, Shah SA, Tibble H, Pillinger R, McLean S, Ryan D, et al. Hormone Replacement Therapy and Risk of Severe Asthma Exacerbation in Perimenopausal and Postmenopausal Women: 17-Year National Cohort Study. J Allergy Clin Immunol Pract [Internet]. 2021; Available from: https://doi.org/10.1016/j.jaip.2021.02.052.
Comhair SAA, Gaston BM, Ricci KS, Hammel J, Dweik RA, Teague WG, et al. Detrimental effects of environmental tobacco smoke in relation to asthma severity. PLoS ONE. 2011;6(5):e18574.
Rage E, Siroux V, Künzli N, Pin I, Kauffmann F. Air pollution and asthma severity in adults. Occup Environ Med. 2009;66(3):182–8.
Charlton RA, Hutchison A, Davis KJ, de Vries CS. Asthma Management in Pregnancy. PLoS One. 2013;8(4).
Gayle A, Tebboth A, Pang M, Guelfucci F, Argoubi R, Sherman S, et al. Real-life prescribing of asthmatic treatments in UK general practice over time using 2014 BTS/SIGN steps. npj Prim Care Respir Med [Internet]. 2019;29(1):1–7. Available from: https://doi.org/10.1038/s41533-019-0137-7.
Soyiri IN, Sheikh A, Reis S, Kavanagh K, Vieno M, Clemens T, et al. Improving predictive asthma algorithms with modelled environment data for Scotland: an observational cohort study protocol. BMJ Open [Internet]. 2018 [cited 2018 Sep 30];8:e23289. Available from: http://bmjopen.bmj.com/.
Friedman CP, Rubin J, Brown J, Buntin M, Corn M, Etheredge L, et al. Toward a science of learning systems: a research agenda for the high-functioning Learning Health System. J Am Med Informatics Assoc [Internet]. 2015 Jan 1 [cited 2022 May 31];22(1):43–50. Available from: https://academic.oup.com/jamia/article/22/1/43/834511.
Tibble H, Tsanas A, Horne E, Horne R, Mizani M, Simpson CR, et al. Predicting asthma attacks in primary care: protocol for developing a machine learning-based prediction model. BMJ Open [Internet]. 2019 Jul 1 [cited 2019 Aug 13];9(7):e028375. Available from: https://bmjopen.bmj.com/content/9/7/e028375.
National Records of Scotland. Mid-Year Population Estimates Scotland, Mid-2016 Population estimates by sex, age and area. 2017.
Mulholland RH, Vasileiou E, Simpson CR, Robertson C, Ritchie LD, Agrawal U, et al. Cohort Profile: Early Pandemic Evaluation and Enhanced Surveillance of COVID-19 (EAVE II) Database Who is in the cohort? IEA Int Epidemiol Assoc Int J Epidemiol [Internet]. 2021;1064–5. Available from: https://academic.oup.com/ije/article/50/4/1064/6294008.
Scadding GK, Kariyawasam | HH, Scadding | G, Mirakian | R, Buckley | RJ, Rotiroti | G, et al. BSACI guideline for the diagnosis and management of allergic and non-allergic rhinitis (Revised Edition 2017; First edition 2007). Clin Exp Allergy. 2017;47:856–89.
Martins R, Carmona C, George B, Epstein J. Management of Crohn’s disease: summary of updated NICE guidance. BMJ [Internet]. 2019 Nov 1 [cited 2021 Sep 20];367:l5940. Available from: https://www.bmj.com/content/367/bmj.l5940.
Derendorf H, Nave R, Drollmann A, Cerasoli F, Wurst W. Relevance of pharmacokinetics and pharmacodynamics of inhaled corticosteroids to asthma. Eur Respir J. 2006 Nov;28(5):1042–50.
Benchimol EI, Smeeth L, Guttmann A, Harron K, Moher D, Petersen I, et al. The REporting of studies Conducted using Observational Routinely-collected health Data (RECORD) Statement. PLOS Med [Internet]. 2015 Oct 6 [cited 2019 Sep 30];12(10):e1001885. Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1001885.
Bateman ED, Buhl R, O’Byrne PM, Humbert M, Reddel HK, Sears MR, et al. Development and validation of a novel risk score for asthma exacerbations: The risk score for exacerbations. J Allergy Clin Immunol. 2015;135(6):1457–64.
Hussain Z, Shah SA, Mukherjee M, Sheikh A. Predicting the risk of asthma attacks in children, adolescents and adults: protocol for a machine learning algorithm derived from a primary care-based retrospective cohort. BMJ Open [Internet]. 2020 [cited 2021 Feb 4];10:e036099. Available from: http://bmjopen.bmj.com/.
Suruki RY, Daugherty JB, Boudiaf N, Albers FC. The frequency of asthma exacerbations and healthcare utilization in patients with asthma from the UK and USA. BMC Pulm Med. 2017;17(1):74.
Laforest L, Belhassen M, Devouassoux G, Didier A, Ginoux M, Van Ganse E. Long-Term Inhaled Corticosteroid Adherence in Asthma Patients with Short-Term Adherence. J Allergy Clin Immunol Pract [Internet]. 2016;4(5):890–899.e2. Available from: https://doi.org/10.1016/j.jaip.2016.07.008.
Blais L, Vilain A, Kettani F-Z, Forget A, Lalonde G, Beauchesne M-F, et al. Accuracy of the days’ supply and the number of refills allowed recorded in Québec prescription claims databases for inhaled corticosteroids. BMJ Open [Internet]. 2014;4:5903. Available from: http://bmjopen.bmj.com/.
McTaggart S, Nangle C, Caldwell J, Alvarez-Madrazo S, Colhoun H, Bennie M. Use of text-mining methods to improve efficiency in the calculation of drug exposure to support pharmacoepidemiology studies. Int J Epidemiol. 2018;47(2):617–24.
Price C, Agarwal G, Chan D, Goel S, Kaplan AG, Boulet LP, et al. Large care gaps in primary care management of asthma: A longitudinal practice audit. BMJ Open. 2019;9(1):e022506.
Chipps BE, Bacharier LB, Murphy KR, Lang D, Farrar JR, Rank M, et al. The Asthma Controller Step-down Yardstick. Ann Allergy, Asthma Immunol [Internet]. 2019;122(3):241–262.e4. Available from: https://doi.org/10.1016/j.anai.2018.12.004.