Consistent trajectories of rhinitis control and treatment in 16,177 weeks: The MASK ‐air® longitudinal study
Bernardo Sousa-Pinto
,
Holger Schünemann
,
Ana Sá-Sousa
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Rafael José Vieira
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Rita Amaral
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Josep Anto
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Ludger Klimek
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Wienczyslawa Czarlewski
,
Joaquim Mullol
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Oliver Pfaar
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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
,
Maria Teresa Ventura
,
Ioana Agache
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Ignacio Ansotegui
,
Karl Bergmann
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Sinthia Bosnic-Anticevich
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G. Walter Canonica
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Victoria Cardona
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Pedro Carreiro-Martins
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Thomas Casale
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Lorenzo Cecchi
,
Tomas Chivato
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Derek Chu
,
Cemal Cingi
,
Elísio Costa
,
Alvaro Cruz
,
Stefano del Giacco
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Philippe Devillier
(1, 2)
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Patrik Eklund
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Wytske Fokkens
,
Bilun Gemicioglu
,
Tari Haahtela
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Juan Carlos Ivancevich
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Zhanat Ispayeva
,
Marek Jutel
,
Piotr Kuna
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Igor Kaidashev
,
Musa Khaitov
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Helga Kraxner
,
Daniel Laune
,
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
,
Marek Niedoszytko
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Nikolaos Papadopoulos
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Vincenzo Patella
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Nhân Pham-Thi
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Frederico Regateiro
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Sietze Reitsma
,
Philip Rouadi
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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
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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
,
Arzu Yorgancioglu
,
Mihaela Zidarn
,
Torsten Zuberbier
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Joao Fonseca
,
Jean Bousquet
Bernardo Sousa-Pinto
- Fonction : Auteur
Holger Schünemann
- Fonction : Auteur
Ana Sá-Sousa
- Fonction : Auteur
Rafael José Vieira
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1279699
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Rita Amaral
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1279700
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Josep Anto
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Ludger Klimek
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Wienczyslawa Czarlewski
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Joaquim Mullol
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Oliver Pfaar
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- PersonId : 767433
- ORCID : 0000-0003-4374-9639
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
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- PersonId : 767614
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Ignacio Ansotegui
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Karl Bergmann
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- PersonId : 1300056
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Sinthia Bosnic-Anticevich
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G. Walter Canonica
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Victoria Cardona
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Pedro Carreiro-Martins
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Thomas Casale
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Lorenzo Cecchi
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Tomas Chivato
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Derek Chu
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Cemal Cingi
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- PersonId : 783927
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Elísio Costa
- Fonction : Auteur
Alvaro Cruz
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- PersonId : 786592
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Stefano del Giacco
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Patrik Eklund
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Wytske Fokkens
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Bilun Gemicioglu
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Tari Haahtela
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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
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- PersonId : 774118
- ORCID : 0000-0003-4961-9640
Helga Kraxner
- Fonction : Auteur
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
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- PersonId : 799503
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Ralph Mösges
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Marek Niedoszytko
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Nikolaos Papadopoulos
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- PersonId : 763391
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Vincenzo Patella
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- PersonId : 801486
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Nhân Pham-Thi
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Frederico Regateiro
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Sietze Reitsma
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Philip Rouadi
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Boleslaw Samolinski
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Aziz Sheikh
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Milan Sova
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Ana Todo-Bom
- Fonction : Auteur
Luis Taborda-Barata
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Sanna Toppila-Salmi
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- PersonId : 799504
- ORCID : 0000-0003-0890-6686
Joaquin Sastre
- Fonction : Auteur
Ioanna Tsiligianni
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Arunas Valiulis
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Olivier Vandenplas
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- PersonId : 1300057
- ORCID : 0000-0002-4608-3310
Dana Wallace
- Fonction : Auteur
Susan Waserman
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Arzu Yorgancioglu
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Mihaela Zidarn
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Torsten Zuberbier
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Joao Fonseca
- Fonction : Auteur
Jean Bousquet
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- PersonId : 757330
- ORCID : 0000-0002-4061-4766
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.