Consistent trajectories of rhinitis control and treatment in 16,177 weeks: The MASK ‐air® longitudinal study - Archive ouverte HAL
Article Dans Une Revue Allergy Année : 2023

Consistent trajectories of rhinitis control and treatment in 16,177 weeks: The MASK ‐air® longitudinal study

Bernardo Sousa-Pinto
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Holger Schünemann
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Ana Sá-Sousa
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Rafael José Vieira
Rita Amaral
Josep Anto
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Ludger Klimek
Wienczyslawa Czarlewski
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Joaquim Mullol
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Oliver Pfaar
Anna Bedbrook
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Luisa Brussino
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Violeta Kvedariene
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Désirée Larenas-Linnemann
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Yoshitaka Okamoto
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Maria Teresa Ventura
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Ioana Agache
Ignacio Ansotegui
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Karl Bergmann
Sinthia Bosnic-Anticevich
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G. Walter Canonica
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Victoria Cardona
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Pedro Carreiro-Martins
Thomas Casale
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Lorenzo Cecchi
Tomas Chivato
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Derek Chu
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Cemal Cingi
Elísio Costa
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Alvaro Cruz
Stefano del Giacco
Patrik Eklund
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Wytske Fokkens
Bilun Gemicioglu
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Tari Haahtela
Juan Carlos Ivancevich
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Zhanat Ispayeva
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Marek Jutel
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Piotr Kuna
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Igor Kaidashev
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Musa Khaitov
Helga Kraxner
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Daniel Laune
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Brian Lipworth
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Renaud Louis
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Michael Makris
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Riccardo Monti
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Mario Morais-Almeida
Ralph Mösges
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Marek Niedoszytko
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Nikolaos Papadopoulos
Vincenzo Patella
Nhân Pham-Thi
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Frederico Regateiro
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Sietze Reitsma
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Philip Rouadi
Boleslaw Samolinski
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Aziz Sheikh
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Milan Sova
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Ana Todo-Bom
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Luis Taborda-Barata
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Sanna Toppila-Salmi
Joaquin Sastre
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Ioanna Tsiligianni
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Arunas Valiulis
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Olivier Vandenplas
Dana Wallace
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Susan Waserman
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Arzu Yorgancioglu
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Mihaela Zidarn
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Torsten Zuberbier
Joao Fonseca
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Jean Bousquet

Résumé

Abstract Introduction Data from mHealth apps can provide valuable information on rhinitis control and treatment patterns. However, in MASK‐air®, these data have only been analyzed cross‐sectionally, without considering the changes of symptoms over time. We analyzed data from MASK‐air® longitudinally, clustering weeks according to reported rhinitis symptoms. Methods We analyzed MASK‐air® data, assessing the weeks for which patients had answered a rhinitis daily questionnaire on all 7 days. We firstly used k‐means clustering algorithms for longitudinal data to define clusters of weeks according to the trajectories of reported daily rhinitis symptoms. Clustering was applied separately for weeks when medication was reported or not. We compared obtained clusters on symptoms and rhinitis medication patterns. We then used the latent class mixture model to assess the robustness of results. Results We analyzed 113,239 days (16,177 complete weeks) from 2590 patients (mean age ± SD = 39.1 ± 13.7 years). The first clustering algorithm identified ten clusters among weeks with medication use: seven with low variability in rhinitis control during the week and three with highly‐variable control. Clusters with poorly‐controlled rhinitis displayed a higher frequency of rhinitis co‐medication, a more frequent change of medication schemes and more pronounced seasonal patterns. Six clusters were identified in weeks when no rhinitis medication was used, displaying similar control patterns. The second clustering method provided similar results. Moreover, patients displayed consistent levels of rhinitis control, reporting several weeks with similar levels of control. Conclusions We identified 16 patterns of weekly rhinitis control. Co‐medication and medication change schemes were common in uncontrolled weeks, reinforcing the hypothesis that patients treat themselves according to their symptoms.

Dates et versions

hal-04260459 , version 1 (26-10-2023)

Identifiants

Citer

Bernardo Sousa-Pinto, Holger Schünemann, Ana Sá-Sousa, Rafael José Vieira, Rita Amaral, et al.. Consistent trajectories of rhinitis control and treatment in 16,177 weeks: The MASK ‐air® longitudinal study. Allergy, 2023, 78 (4), pp.968-983. ⟨10.1111/all.15574⟩. ⟨hal-04260459⟩
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