Longfunctiemeting
Uitgangsvraag
Wat is de plaats van longfunctiemeting met de piekstroommeter, spirometer, of FeNOmeter in de diagnostiek bij volwassenen met een longaanval astma in de eerste twee uur na presentatie in het ziekenhuis?
Aanbeveling
Overweeg risico-inschatting door middel van spirometrie of inflammometrie selectief te gebruiken bij een patiënt(e) met een longaanval astma, indien praktisch uitvoerbaar.
Vooralsnog kan geen advies gegeven worden of en wanneer deze longfunctiemetingen in te zetten, gezien het ontbreken van wetenschappelijk bewijs.
Overwegingen
Voor- en nadelen van de interventie en de kwaliteit van het bewijs
Ten aanzien van de cruciale uitkomstmaat opnamerisico is de bewijskracht van de beschikbare literatuur zeer laag te noemen. De aanleiding daarvoor is de studieopzet, in combinatie met een hoog risico op vertekening en het kleine aantal deelnemende patiënten. De resultaten laten niet duidelijk zien of het risico op opname op de intensive care klinisch relevant verschilt met een hogere of lagere PEFR bij patiënten die zich op de spoedeisende hulp presenteren met een niet-ernstige longaanval astma.
Ook ten aanzien van de belangrijke uitkomstmaat heropnames is de bewijskracht van de beschikbare literatuur zeer laag te noemen vanwege het hoge risico op vertekening en het kleine aantal deelnemende patiënten.
Voor de belangrijke uitkomstmaat duur van verblijf op de spoedeisende hulp werd geen literatuur gevonden. Deze uitkomst is daarom niet beoordeeld met GRADE.
De beschikbare literatuur bevatte geen studies die de optimale studieopzet hadden voor de beantwoording van de zoekvraag. De optimale studieopzet was een gerandomiseerd gecontroleerd onderzoek geweest, of een systematische review hiervan. Een andere mogelijkheid was een externe validatie van een predictiemodel geweest. De belangrijkste beperkingen van het beschikbare onderzoek waren het gebrek aan een controlegroep, het niet corrigeren voor belangrijke voorspellende factoren voor het risico op de uitkomst (zoals leeftijd en geslacht, en andere factoren die in de standaardzorg worden gebruikt), en het lage aantal deelnemende patiënten.
De aanbeveling om PEFR te bepalen bij patiënten met een longaanval astma op de SEH bestaat al sinds de eerste versie van deze richtlijn. Deze eerdere aanbeveling was in lijn met de BTS-richtlijn (2003) waarin op basis van longfunctiemeting een onderscheid wordt gemaakt in matige en ernstige aanval. Echter in deze richtlijn wordt uitgegaan van een FEV1-meting. Mogelijk is een FEV1-meting meer betrouwbaar dan een PEFR in de acute setting. Er zijn echter geen vergelijkende studies tussen deze twee metingen op de SEH. Wat betreft toepassing van FeNO-bepaling bij een longaanval astma als prognostische marker zijn volstrekt geen gegevens te vinden. Wel toont onderzoek aan dat FeNO verhoogd is tijdens een aanval (de Boer, 2020). Toekomstig onderzoek zal moeten uitwijzen of FeNO-bepaling bijvoorbeeld een toegevoegde waarde heeft bij het bepalen van de aard en de duur van een anti-inflammatoire behandeling. Het gebruik hiervan kan dus vooralsnog niet worden aanbevolen.
Waarden en voorkeuren van patiënten (en evt. hun verzorgers)
De behandeling van een longaanval astma is nu heel protocollair en “one-size-fits-all”. Bij patiënten is er behoefte aan een meer gepersonaliseerde behandeling in lijn met de chronische behandeling van astma. Hoewel het natuurlijk belastend is voor een patiënt om tijdens een aanval een longfunctie of FeNO te blazen, zou dat in geval van gebleken toegevoegde waarde in termen van aard, duur en plaats van behandeling waarschijnlijk wel op te brengen zijn. Daarnaast geeft het inzicht in ernst van de longaanval astma en kan het ondersteunend werken voor zowel arts als patiënt bij het verder voortzetten van de behandeling thuis. Wel is de vraag of het bij een ernstige longaanval astma praktisch uitvoerbaar is voor het personeel op de SEH en of het voor iedere patiënt uitvoerbaar is (leeftijd, taalbarrière en ernst van de dyspnoe).
Kosten (middelenbeslag)
De kosten van handspirometers en draagbare FeNO-meters zijn de laatste jaren behoorlijk afgenomen. Veel van dit soort systemen kunnen via bluetooth technologie met online platforms en elektronische patiëntendossiers communiceren. Uiteraard zal moeten blijken of een dergelijke interventie ook kosteneffectief is.
Aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie
Op dit moment is er geen onderzoek bekend dat hiernaar gekeken heeft.
Rationale van de aanbeveling
Op dit moment ontbreekt het aan goed uitgevoerd onderzoek naar de meerwaarde van spirometrie en inflammometrie tijdens een acute longaanval astma op de spoedeisende hulp. Er lijken op het eerste gezicht geen nadelen aan verbonden te zijn. In de toekomst zou een betere fysiologische en inflammatoire typering van de longaanval astma mogelijk kunnen bijdragen aan een meer gepersonaliseerde behandeling van een longaanval astma. Als er geen obstructie te meten is, kan er geen sprake zijn van een ernstige longaanval astma.
Onderbouwing
Achtergrond
Bij een longaanval astma is er vaak sprake van een (acute) bronchoconstrictie en/of verhoogde luchtweginflammatie. Door middel van een (handheld) piekstroommeting of spirometrie is het mogelijk om de ernst van de luchtwegobstructie vast te stellen. Met behulp van een FeNO meting op de SEH zou de aard en mate van inflammatie zijn vast te stellen. Theoretisch zijn dit mooie opties, maar is het ook praktisch uitvoerbaar en heeft het klinische consequenties?
Conclusies
|
Very low GRADE |
It is unclear whether PEFR measured within two hours of presentation predicts the risk of admission to critical care in adults presenting at the emergency department with acute asthma.
Source: Goodacre, 2014 |
|
Very low GRADE |
It is unclear whether PEFR measured within two hours of presentation predicts the risk of admission or to critical care or relapse within 7 days in adults presenting at the emergency department with acute asthma.
Source: Goodacre, 2014 |
Samenvatting literatuur
Description of studies
Goodacre (2014) performed a retrospective cohort study using data of the 3Mg randomised clinical trial that was performed to assess the difference between i.v. or nebulised magnesium sulfate. They included patients who were admitted to the emergency department with a moderately severe acute asthma exacerbation: one of (PEFR<50% of predicted, respiratory rate>25/min, heart rate >110/min, or inability to complete sentence in one breath). Patients who had severe acute asthma were excluded (<92% oxygen saturation, silent chest, cyanosis, poor respiratory effort, bradycardia, arrhythmia, hypotension, exhaustion, coma or confusion). Goodacre designed prediction models for the outcomes need for critical care (defined as receiving admission to high dependency unit or ICU, advanced airway management; respiratory support or cardiopulmonary resuscitation, suffering respiratory arrest, cardiac arrhythmia or death, all within 7 days of admission) and need for critical care or any unplanned additional treatment (defined as above + receiving treatment as a result of reattendance at the emergency department or of medical review due to an exacerbation of symptoms). They added and removed potential prognostic factors to combine these into a prediction model. For the present review, we were only interested in the predictive value of PEFR (measured within 2 hours of presentation). In total, 1084 patients were included, with a mean age of 36.1 years (sd: 14.0), and of whom 30% were men.
Results
Admission rate
Of all patients, 81 (7.5%) were admitted to critical care. Goodacre (2014) reported an odds ratio of 0.82 (95% CI: 0.72 to 0.95) per 10 unit increase in PEFR %predicted. This can be interpreted as an 18% (95% CI: 5 to 28) reduction in risk of admission if the PEFR is 60% instead of 50% of the predicted PEFR.
Admission rate and relapse
Of all patients, 157 were admitted to critical care or needed unplanned additional treatment due to relapse. Goodacre (2014) reported an odds ratio of 0.87 (95% CI: 0.79 to 0.96) per 10 unit increase in PEFR %predicted. This can be interpreted as an 13% (95% CI: 4 to 21) reduction in risk of admission or unplanned additional treatment if the PEFR is 60% instead of 50% of the predicted PEFR.
Level of evidence of the literature
Admission rate
The level of evidence regarding the outcome measure admission rate started as Low (observational studies), and was downgraded by two levels to Very low because of study limitations (risk of bias); and number of included patients (imprecision).
Admission rate and relapse
The level of evidence regarding the outcome measure admission rate and relapse started as Low (observational studies), and was downgraded by two levels to Very low because of study limitations (risk of bias); and number of included patients (imprecision).
Zoeken en selecteren
A systematic review of the literature was performed to answer the following question: What is the value of measuring pulmonary function using the peak flow meter, the handheld spirometer, or the FeNO-meter during the diagnosis of an acute asthma exacerbation in adults within two hours of presentation?
P: Adult patients who present at the emergency department with a (suspected) asthma exacerbation, or at the outpatient clinic within 2 hours of presentation
I: Diagnostics using a peak expiratory flow (PEF) meter, handheld spirometer, or FeNO measurement
C: Standard care (vital parameters, physical examination, anamnesis) without pulmonary function measurement
O: Duration of emergency department stay, admission rate, failed discharge
Relevant outcome measures
The guideline development group considered admission rate as a critical outcome measure for decision making; and duration of ED stay and failed discharge as an important outcome measure for decision making.
The working group defined failed discharge as follows: was defined as readmission within 30 days of follow-up
A priori, the working group did not define the other outcome measures listed above but used the definitions used in the studies.
Per outcome measure:
The working group defined 10% as a minimal clinically (patient) important difference in admission rate.
The working group defined 10% as a minimal clinically (patient) important difference in failed discharge rate.
Search and select (Methods)
The databases Medline (via OVID) and Embase (via Embase.com) were searched with relevant search terms until March 28, 2022. The detailed search strategy is depicted under the tab Methods. The systematic literature search resulted in 229 hits. Studies were selected based on the following criteria: systematic review of randomised controlled trials or randomised controlled trials, including adults. 13 studies were initially selected based on title and abstract screening. After reading the full text, 12 studies were excluded (see the table with reasons for exclusion under the tab Methods), and one study was included.
Results
1 study was included in the analysis of the literature. Important study characteristics and results are summarized in the evidence tables. The assessment of the risk of bias is summarized in the risk of bias tables.
Referenties
- Goodacre, S., Bradburn, M., Cohen, J., Gray, A., Benger, J., Coats, T., & 3Mg Research Team (2014). Prediction of unsuccessful treatment in patients with severe acute asthma. Emergency medicine journal : EMJ, 31(e1), e40-e45. https://doi.org/10.1136/emermed-2013-203046
- de Boer, G.M., van der Ploeg, E.K., de Bruijn, M.J.W, van Nimwegen, M., Dorleijn, M., Stadhouders, R., Hendriks, R.W., Braunstahl, G.J., Tramper-Stranders, G.A (2020) Analysis of Inflammatory Parameters During Asthma Exacerbations and Stable Asthma in Patients With Moderate-Severe Asthma. Emergency medicine journal: EMJ Allergy Immunol. 5[1]:37-39. Abstract Review No. AR1.
- <strong>Excluded studies
- Baptist, A. P., Sengupta, R., Pranathiageswaran, S., Wang, Y., & Ager, J. (2008). Evaluation of exhaled nitric oxide measurements in the emergency department for patients with acute asthma. Annals of allergy, asthma & immunology : official publication of the American College of Allergy, Asthma, & Immunology, 100(5), 415-419. https://doi.org/10.1016/S1081-1206(10)60464-4
- Choi, I. S., Koh, Y. I., & Lim, H. (2002). Peak expiratory flow rate underestimates severity of airflow obstruction in acute asthma. The Korean journal of internal medicine, 17(3), 174-179. https://doi.org/10.3904/kjim.2002.17.3.174
- Davood Sharifi, M., Feiz Disfani, H., & Reza Rahmatzadeh, H. (2019). Assessment of clinical judgment accuracy provided by emergency physicians in comparison with Peak Flowmetry in the severity and discharge criteria of patients with asthma attack. Biomedical Research and Therapy, 6(10), 3405-3411. https://doi.org/10.15419/bmrat.v6i10.569
- Delclaux, C., Sembach, N., Claessens, Y. E., Dolbeau, G., Chevalier-Bidaud, B., Renaud, B., Allo, J. C., Zerah-Lancner, F., Davido, A., & Dinh-Xuan, A. T. (2008). Offline exhaled nitric oxide in emergency department and subsequent acute asthma control. The Journal of asthma : official journal of the Association for the Care of Asthma, 45(10), 867-873. https://doi.org/10.1080/02770900802155429
- Gill, M., Walker, S., Khan, A., Green, S. M., Kim, L., Gray, S., & Krauss, B. (2005). Exhaled nitric oxide levels during acute asthma exacerbation. Academic emergency medicine : official journal of the Society for Academic Emergency Medicine, 12(7), 579-586. https://doi.org/10.1197/j.aem.2005.01.018
- Karras, D. J., Sammon, M. E., Terregino, C. A., Lopez, B. L., Griswold, S. K., & Arnold, G. K. (2000). Clinically meaningful changes in quantitative measures of asthma severity. Academic emergency medicine : official journal of the Society for Academic Emergency Medicine, 7(4), 327-334. https://doi.org/10.1111/j.1553-2712.2000.tb02231.x
- Mallmann, F., Fernandes, A. K., Avila, E. M., Nogueira, F. L., Steinhorst, A. M., Saucedo, D. Z., Machado, F. J., Raymundi, M. G., Dalcin, P. T., Menna Barreto, S. S., & Asthma Research Group of Emergency Service of Hospital de Clínicas de Porto Alegre (2002). Early prediction of poor outcome in patients with acute asthma in the emergency room. Brazilian journal of medical and biological research = Revista brasileira de pesquisas medicas e biologicas, 35(1), 39-47. https://doi.org/10.1590/s0100-879x2002000100006
- McCarren, M., Zalenski, R. J., McDermott, M., & Kaur, K. (2000). Predicting recovery from acute asthma in an emergency diagnostic and treatment unit. Academic emergency medicine : official journal of the Society for Academic Emergency Medicine, 7(1), 28-35. https://doi.org/10.1111/j.1553-2712.2000.tb01887.x
- Piovesan, D. M., Menegotto, D. M., Kang, S., Franciscatto, E., Millan, T., Hoffmann, C., Pasin, L. R., Fischer, J., Barreto, S. S., & Dalcin, P. (2006). Early prognosis of acute asthma in the emergency room. Jornal brasileiro de pneumologia : publicacao oficial da Sociedade Brasileira de Pneumologia e Tisilogia, 32(1), 1-9. https://doi.org/10.1590/s1806-37132006000100004
- Silverman, R. A., Flaster, E., Enright, P. L., & Simonson, S. G. (2007). FEV1 performance among patients with acute asthma: results from a multicenter clinical trial. Chest, 131(1), 164-171. https://doi.org/10.1378/chest.06-0530
- Wilson, M. M., Irwin, R. S., Connolly, A. E., Linden, C., & Manno, M. M. (2003). A prospective evaluation of the 1-hour decision point for admission versus discharge in acute asthma. Journal of intensive care medicine, 18(5), 275-285. https://doi.org/10.1177/0885066603256044
Evidence tabellen
Evidence table for prognostic factor studies
Research question: What is the value of measuring pulmonary function using the peak flow meter, the handheld spirometer, or the FeNO-meter during the diagnosis of an acute asthma exacerbation in adults within two hours of presentation?
|
Study reference |
Study characteristics |
Patient characteristics |
Prognostic factor(s) |
Follow-up |
Estimates of prognostic effect |
Comments |
|
Goodacre, 2013 |
Type of study: Prospective cohort study (using data from 3Mg trial)
Setting and country: Emergency department, UK
Funding and conflicts of interest: The 3Mg Trial was funded by the National Institute for Health Research Health Technology Assessment Programme (reference 06/02/01) |
Inclusion criteria: Adult (>16 years of age) presenting to the ED with severe acute asthma and either PEFR <50% of best/predicted, RR>25/min, HR>110/min or inability to complete sentences in one breath
Exclusion criteria: Life-threatening features (silent chest, oxygen saturation <92%, cyanosis, poor respiratory effort, bradycardia, arrythmia, hypotension, exhaustion, coma, confusion), contraindications to nebulised or i.v. magnesium sulfate (pregnancy, liver or kidney failure, heart block, known hypermagnesiemia), inability to provide written or verbal consent, previous inclusion in the 2Mg study.
N= 1084
Mean age ± SD: 36.1±14.0
Sex: 30% M / 70% F
Potential confounders or effect modifiers: na |
Describe prognostic factor(s) and method of measurement: Not reported in full:
|
Duration or endpoint of follow-up: 7 days for hospital or ICU admission, and 30 days for relapse
For how many participants were no complete outcome data available? N (%): 582 (54%)
Reasons for incomplete outcome data described? Not reported |
(Adjusted) Factor-outcome associations (include SEs or 95%CI and p-value if available):
Outcome 1 Need for critical care (defined as needing care on a high dependency unit or ICU, advanced airway management, respiratory support, cardiopulmonary support, resuscitation, respiratory arrest, arrythmia, or death) Per 10 % change in PEFR (% predicted) OR: 0.82 (95% CI 0.72 to 0.95) (p=0.007) AUC: 0.60
Outcome 2 Need for critical care or any unplanned additional treatment (defined as outcome 1 or unplanned additional treatment within 7 days of presentation that was defined treatment resulting from attendance at the ED or treatment for an exacerbation of symptoms) Per 10 % change in PEFR (% predicted) OR: 0.87 (95% CI 0.79 to 0.96) (p=0.008) AUC: 0.57 |
Prognostic value of PEFR remained consistent in prediction models with added covariates. Cross-validation was performed. No model performance other than AUC was reported, no usable model was reported. Use of age, sex as potential covariates could be reduced in effectiveness by including PEFR as percentage of predicted, as predicted is a prediction per age/sex category. |
1 Incremental predictive value is the predictive value beyond standard demographic factors and the established risk factors (e.g. smoking, blood pressure, lipid levels, diabetes, cancer stage, etc.), for example change in c-statistic
Risk of bias tabellen
Table of quality assessment – prognostic factor (PF) studies
Based on: QUIPSA (Haydn, 2006; Haydn 2013)
Research question: What is the value of measuring pulmonary function using the peak flow meter, the handheld spirometer, or the FeNO-meter during the diagnosis of an acute asthma exacerbation in adults within two hours of presentation?
|
Study reference
(first author, year of publication) |
Study participation
Study sample represents the population of interest on key characteristics?
(high/moderate/low risk of selection bias) |
Study Attrition
Loss to follow-up not associated with key characteristics (i.e., the study data adequately represent the sample)?
(high/moderate/low risk of attrition bias) |
Prognostic factor measurement
Was the PF of interest defined and adequately measured?
(high/moderate/low risk of measurement bias related to PF) |
Outcome measurement
Was the outcome of interest defined and adequately measured?
(high/moderate/low risk of measurement bias related to outcome) |
Study confounding
Important potential confounders are appropriately accounted for?
(high/moderate/low risk of bias due to confounding) |
Statistical Analysis and Reporting
Statistical analysis appropriate for the design of the study?
(high/moderate/low risk of bias due to statistical analysis) |
|
Goodacre, 2014 |
Low risk
(data from patients who were included in a clinical trial were used) |
Low risk
(small loss to follow-up for outcome of interest) |
Low risk
(measurement of prognostic factor is standardised but not reliable, however it is unlikely that the reliability is related to the level of the prognostic factor) |
Low risk
(reasonably well defined outcome, but may be causally influenced by exposure) |
NA |
Low risk
(appropriate analyses, missing some useful data to implement the model) |
A https://methods.cochrane.org/sites/methods.cochrane.org.prognosis/files/uploads/QUIPS%20tool.pdf
Table of excluded studies
None
Verantwoording
Autorisatiedatum en geldigheid
Laatst beoordeeld : 19-02-2024
Laatst geautoriseerd : 19-02-2024
Geplande herbeoordeling : 19-02-2027
Algemene gegevens
De ontwikkeling van deze richtlijnmodule werd ondersteund door het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten (www.demedischspecialist.nl/kennisinstituut) en werd gefinancierd uit de Kwaliteitsgelden Medisch Specialisten (SKMS). De financier heeft geen enkele invloed gehad op de inhoud van de richtlijnmodule.
Samenstelling werkgroep
Voor het ontwikkelen van de richtlijnmodule is in 2020 een multidisciplinaire werkgroep ingesteld, bestaande uit vertegenwoordigers van alle relevante specialismen (zie hiervoor de Samenstelling van de werkgroep) die betrokken zijn bij de zorg rondom de longaanval astma.
Samenstelling werkgroep
- Dr. E.J.M. (Els) Weersink, longarts, Amsterdam UMC te Amsterdam, NVALT (voorzitter)
- Drs. A. (Annelies) Beukert, longarts, Martini Ziekenhuis te Groningen, NVALT
- Dr. G.J. (Gert-Jan) Braunstahl, longarts, Franciscus Gasthuis & Vlietland te Rotterdam, NVALT
- Drs. R.C. (Rachel) Numan, AIOS longgeneeskunde, HagaZiekenhuis te ’s Gravenhage, NVALT
- Drs. L.C. (Louise) Urlings-Strop, intensivist, Reinier de Graaf Ziekenhuis, Delft, NVIC
- Drs. F.E.C. Geijsel, SEH-artsKNMG, OLVG te Amsterdam, NVSHA
- Dr. E.C. (Erwin) Vasbinder, ziekenhuisapotheker, Franciscus Gasthuis & Vlietland te Rotterdam, NVZA
- Prof. Dr. J.W.M. (Jean) Muris, huisarts en hoogleraar huisartsgeneeskunde, Maastricht UMC+ te Maastricht, NHG
- M.H.A. (Mariëtte) Scholma MSc, verpleegkundig specialist longziekten, Wilhelmina Ziekenhuis Assen te Assen, V&VN
- L.A.M. (Betty) Frankemölle, patiëntvertegenwoordiger, Longfonds
- M.A.P. (Marjo) Poulissen, patiëntvertegenwoordiger, Longfonds
Belangenverklaringen
De Code ter voorkoming van oneigenlijke beïnvloeding door belangenverstrengeling is gevolgd. Alle werkgroepleden hebben schriftelijk verklaard of zij in de laatste drie jaar directe financiële belangen (betrekking bij een commercieel bedrijf, persoonlijke financiële belangen, onderzoeksfinanciering) of indirecte belangen (persoonlijke relaties, reputatiemanagement) hebben gehad. Gedurende de ontwikkeling of herziening van een module worden wijzigingen in belangen aan de voorzitter doorgegeven. De belangenverklaring wordt opnieuw bevestigd tijdens de commentaarfase.
Een overzicht van de belangen van werkgroepleden en het oordeel over het omgaan met eventuele belangen vindt u in onderstaande tabel. De ondertekende belangenverklaringen zijn op te vragen bij het secretariaat van het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten.
|
Werkgroeplid |
Functie |
Nevenfuncties |
Gemelde belangen |
Ondernomen actie |
|
Weersink* |
Longarts, afdeling longziekten Academisch Medisch Centrum, Amsterdam |
voorzitter RL ernstig astma (afgerond) |
In 2017 voor meerdere farmaceutische bedrijven een betaald adviseurschap. (GSK, Novartis, TEVA, Chiesi Boehringer). In 2019-2020 nog wel adviseurschap niet meer tegen betaling. 2019: dienstverlening, bijdrage aan sympsoium van Astra Zeneca, Novartis, Genzyme BV 2019: vergoeding gastvrijheid Genzyme BV.
Bestuurslid stichting RAPSODI, de stichting die de database voor ernstig astma beheerd en mede gefinancierd wordt door ZONMW, Novartis, GSK, TEVA, Astra Zeneca en Sanofi. Hier is inmiddels een governance vastgelegd welke rol de farmaceuten hierbij hebben. |
Geen actie |
|
Urlings |
Intensivist (longarts) – Reinier de Graaf Gasthuis |
Waarneming diverse ziekenhuizen Intensive Care – betaald |
Geen |
Geen actie |
|
Vasbinder |
ziekenhuisapotheker |
Redacteur van medisch-farmaceutisch handboek “Praktische Farmacotherapie bij Longaandoeningen”, betaald door uitgever Lannoo Campus |
Betrokken bij meerdere onderzoeken bij patiënten met moeilijk behandelbaar/ernstig astma dat financieel wordt ondersteund door: * diverse zorgverzekeraars * TEVA (farmaceutische industrie) * Astra Zeneca (hoofdonderzoeker)
Geneesmiddeleninkoop voor het ziekenhuis, waaronder biologicals, verwachting dat deze binnen het kader van deze RL niet relevant zijn |
Geen actie |
|
Muris |
Universiteit Maastricht 1.0 fte Huisartspraktijk Geulle 17 werkdagen spreekuur / jaar |
Geen |
Webinar over orale corticosteroïden bij astma (GSK) |
Geen actie |
|
Geijsel |
SEH arts KNMG bij OLVG, tevens plaatsvervangend opleider en fellow opleider (95%) SEH arts bij MyEmergencyDoctor, Australische werkgever, telehealth (5%) |
EM-masterclass ontwikkelaar en faculty (betaald) |
Geen |
Geen actie |
|
Poulissen |
Projectleider zorg Longfonds full time (met detachering voor 12 uur naar astmaVereniging Nederland en Davos). |
Geen |
Geen |
Geen actie |
|
Beukert |
longarts te Martini Ziekenhuis Groningen tot 1-8-2021 Longarts te Deventer Ziekenhuis, Deventer, vanaf 23-8-2021 |
Secretaris Sectie Astma en Allergie (SAA) van de NVALT, onbetaald Lid werkgroep binnen SAA over biologicals, onbetaald |
Enkele keer deelname aan een betaalde adviesraadbijeenkomst (laatste in 2021, over biologicals) bij farmaceut maar dat houdt m.i. geen relatie met de inhoud van deze richtlijn |
Geen actie |
|
Numan |
AIOS longgeneeskunde HAGA ziekenhuis |
Geen |
Geen |
Geen actie |
|
Frankemölle |
Vrijwilligster bij het Longfonds, lid van de Longfonds Ervaringsdeskundigengroep. astmaVereniging Nederland en Davos Vrijwilligster European Lung Foundation, lid van SHARP |
Ik neem deel aan diverse werkgroepen maar geen van allen heeft als hoofdthema astma-aanval. |
Geen |
Geen actie |
|
Braunstahl |
Longarts, Franciscus Gasthuis & Vlietland Rotterdam |
Null-aanstelling ErasmusMC voor onderzoek: onbetaald. Deelname RL ernstig astma en KNO-RL, obesitas |
Vergoeding: Presentaties en incidenteel advieswerk voor Boehringer Ingelheim, Sanofi, Novartis, GSK, AstraZeneca, ALK, MEDA en Chiesi. (wrsch speelt deze longmedicatie geen rol in deze richtlijn)
Deelname richtlijn ernstig astma Deelname klankbordgroep van het project ‘Obesitas volwassenen’
Webinar over orale corticosteroïden bij astma (GSK)
Geen vergoeding: Redactie NTvAAKI Bestuur RoLeX astma/COPD nascholingen Bestuur Rapsodi, ernstig astma database NL Voorzitter astmasectie NVALT Wetenschappelijke adviescommissie Longfonds |
Geen actie |
|
Scholma |
Verpleegkundig specialist longziekten Wilhelmina Ziekenhuis Assen |
vrijwilliger longfonds, expertgroep zorgaanpak COPD (chiesi). Geen relatie met longaanval astma voorzitter kwaliteitsteam Assen van de HZD |
Geen |
Geen actie |
Inbreng patiëntenperspectief
Er werd aandacht besteed aan het patiëntperspectief door afgevaardigde patiëntenvereniging Longfonds in de werkgroep. De verkregen input is meegenomen bij het opstellen van de uitgangsvragen, de keuze voor de uitkomstmaten en bij het opstellen van de overwegingen. De conceptrichtlijn is tevens voor commentaar voorgelegd aan het Longfonds en de eventueel aangeleverde commentaren zijn bekeken en verwerkt.
Wkkgz & Kwalitatieve raming van mogelijke substantiële financiële gevolgen
Kwalitatieve raming van mogelijke financiële gevolgen in het kader van de Wkkgz
Bij de richtlijn is conform de Wet kwaliteit, klachten en geschillen zorg (Wkkgz) een kwalitatieve raming uitgevoerd of de aanbevelingen mogelijk leiden tot substantiële financiële gevolgen. Bij het uitvoeren van deze beoordeling zijn richtlijnmodules op verschillende domeinen getoetst (zie het stroomschema op de Richtlijnendatabase).
Uit de kwalitatieve raming blijkt dat er waarschijnlijk geen substantiële financiële gevolgen zijn, zie onderstaande tabel.
|
Module |
Uitkomst raming |
Toelichting |
|
Module 1 Longfunctiemeting |
Geen financiële gevolgen |
Uit de toetsing volgt dat de aanbeveling(en) niet breed toepasbaar zijn (<5.000 patiënten) en zal daarom naar verwachting geen substantiële financiële gevolgen hebben voor de collectieve uitgaven. |
Werkwijze
AGREE
Deze richtlijnmodule is opgesteld conform de eisen vermeld in het rapport Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 van de adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwaliteit. Dit rapport is gebaseerd op het AGREE II instrument (Appraisal of Guidelines for Research & Evaluation II; Brouwers, 2010).
Knelpuntenanalyse en uitgangsvragen
Tijdens de voorbereidende fase inventariseerde de werkgroep de knelpunten in de zorg voor patiënten met een longaanval astma.
Op basis van de uitkomsten van de knelpuntenanalyse zijn door de werkgroep concept-uitgangsvragen opgesteld en definitief vastgesteld.
Uitkomstmaten
Na het opstellen van de zoekvraag behorende bij de uitgangsvraag inventariseerde de werkgroep welke uitkomstmaten voor de patiënt relevant zijn, waarbij zowel naar gewenste als ongewenste effecten werd gekeken. Hierbij werd een maximum van acht uitkomstmaten gehanteerd. De werkgroep waardeerde deze uitkomstmaten volgens hun relatieve belang bij de besluitvorming rondom aanbevelingen, als cruciaal (kritiek voor de besluitvorming), belangrijk (maar niet cruciaal) en onbelangrijk. Tevens definieerde de werkgroep tenminste voor de cruciale uitkomstmaten welke verschillen zij klinisch (patiënt) relevant vonden.
Methode literatuursamenvatting
Een uitgebreide beschrijving van de strategie voor zoeken en selecteren van literatuur is te vinden onder ‘Zoeken en selecteren’ onder Onderbouwing. Indien mogelijk werd de data uit verschillende studies gepoold in een random-effects model. Review Manager 5.4 werd gebruikt voor de statistische analyses. De beoordeling van de kracht van het wetenschappelijke bewijs wordt hieronder toegelicht.
Beoordelen van de kracht van het wetenschappelijke bewijs
De kracht van het wetenschappelijke bewijs werd bepaald volgens de GRADE-methode. GRADE staat voor ‘Grading Recommendations Assessment, Development and Evaluation’ (zie http://www.gradeworkinggroup.org/). De basisprincipes van de GRADE-methodiek zijn: het benoemen en prioriteren van de klinisch (patiënt) relevante uitkomstmaten, een systematische review per uitkomstmaat, en een beoordeling van de bewijskracht per uitkomstmaat op basis van de acht GRADE-domeinen (domeinen voor downgraden: risk of bias, inconsistentie, indirectheid, imprecisie, en publicatiebias; domeinen voor upgraden: dosis-effect relatie, groot effect, en residuele plausibele confounding).
GRADE onderscheidt vier gradaties voor de kwaliteit van het wetenschappelijk bewijs: hoog, redelijk, laag en zeer laag. Deze gradaties verwijzen naar de mate van zekerheid die er bestaat over de literatuurconclusie, in het bijzonder de mate van zekerheid dat de literatuurconclusie de aanbeveling adequaat ondersteunt (Schünemann, 2013; Hultcrantz, 2017).
|
GRADE |
Definitie |
|
Hoog |
|
|
Redelijk |
|
|
Laag |
|
|
Zeer laag |
|
Bij het beoordelen (graderen) van de kracht van het wetenschappelijk bewijs in richtlijnen volgens de GRADE-methodiek spelen grenzen voor klinische besluitvorming een belangrijke rol (Hultcrantz, 2017). Dit zijn de grenzen die bij overschrijding aanleiding zouden geven tot een aanpassing van de aanbeveling. Om de grenzen voor klinische besluitvorming te bepalen moeten alle relevante uitkomstmaten en overwegingen worden meegewogen. De grenzen voor klinische besluitvorming zijn daarmee niet één op één vergelijkbaar met het minimaal klinisch relevant verschil (Minimal Clinically Important Difference, MCID). Met name in situaties waarin een interventie geen belangrijke nadelen heeft en de kosten relatief laag zijn, kan de grens voor klinische besluitvorming met betrekking tot de effectiviteit van de interventie bij een lagere waarde (dichter bij het nuleffect) liggen dan de MCID (Hultcrantz, 2017).
Overwegingen (van bewijs naar aanbeveling)
Om te komen tot een aanbeveling zijn naast (de kwaliteit van) het wetenschappelijke bewijs ook andere aspecten belangrijk en worden meegewogen, zoals aanvullende argumenten uit bijvoorbeeld de biomechanica of fysiologie, waarden en voorkeuren van patiënten, kosten (middelenbeslag), aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie. Deze aspecten zijn systematisch vermeld en beoordeeld (gewogen) onder het kopje ‘Overwegingen’ en kunnen (mede) gebaseerd zijn op expert opinion. Hierbij is gebruik gemaakt van een gestructureerd format gebaseerd op het evidence-to-decision framework van de internationale GRADE Working Group (Alonso-Coello, 2016a; Alonso-Coello 2016b). Dit evidence-to-decision framework is een integraal onderdeel van de GRADE methodi
Formuleren van aanbevelingen
De aanbevelingen geven antwoord op de uitgangsvraag en zijn gebaseerd op het beschikbare wetenschappelijke bewijs en de belangrijkste overwegingen, en een weging van de gunstige en ongunstige effecten van de relevante interventies. De kracht van het wetenschappelijk bewijs en het gewicht dat door de werkgroep wordt toegekend aan de overwegingen, bepalen samen de sterkte van de aanbeveling. Conform de GRADE-methodiek sluit een lage bewijskracht van conclusies in de systematische literatuuranalyse een sterke aanbeveling niet a priori uit, en zijn bij een hoge bewijskracht ook zwakke aanbevelingen mogelijk (Agoritsas, 2017; Neumann, 2016). De sterkte van de aanbeveling wordt altijd bepaald door weging van alle relevante argumenten tezamen. De werkgroep heeft bij elke aanbeveling opgenomen hoe zij tot de richting en sterkte van de aanbeveling zijn gekomen.
In de GRADE-methodiek wordt onderscheid gemaakt tussen sterke en zwakke (of conditionele) aanbevelingen. De sterkte van een aanbeveling verwijst naar de mate van zekerheid dat de voordelen van de interventie opwegen tegen de nadelen (of vice versa), gezien over het hele spectrum van patiënten waarvoor de aanbeveling is bedoeld. De sterkte van een aanbeveling heeft duidelijke implicaties voor patiënten, behandelaars en beleidsmakers (zie onderstaande tabel). Een aanbeveling is geen dictaat, zelfs een sterke aanbeveling gebaseerd op bewijs van hoge kwaliteit (GRADE gradering HOOG) zal niet altijd van toepassing zijn, onder alle mogelijke omstandigheden en voor elke individuele patiënt.
|
Implicaties van sterke en zwakke aanbevelingen voor verschillende richtlijngebruikers |
||
|
|
||
|
|
Sterke aanbeveling |
Zwakke (conditionele) aanbeveling |
|
Voor patiënten |
De meeste patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak kiezen en slechts een klein aantal niet. |
Een aanzienlijk deel van de patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak kiezen, maar veel patiënten ook niet. |
|
Voor behandelaars |
De meeste patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak moeten ontvangen. |
Er zijn meerdere geschikte interventies of aanpakken. De patiënt moet worden ondersteund bij de keuze voor de interventie of aanpak die het beste aansluit bij zijn of haar waarden en voorkeuren. |
|
Voor beleidsmakers |
De aanbevolen interventie of aanpak kan worden gezien als standaardbeleid. |
Beleidsbepaling vereist uitvoerige discussie met betrokkenheid van veel stakeholders. Er is een grotere kans op lokale beleidsverschillen. |
Organisatie van zorg
In de knelpuntenanalyse en bij de ontwikkeling van de richtlijnmodule is expliciet aandacht geweest voor de organisatie van zorg: alle aspecten die randvoorwaardelijk zijn voor het verlenen van zorg (zoals coördinatie, communicatie, (financiële) middelen, mankracht en infrastructuur). Randvoorwaarden die relevant zijn voor het beantwoorden van deze specifieke uitgangsvraag zijn genoemd bij de overwegingen. Meer algemene, overkoepelende, of bijkomende aspecten van de organisatie van zorg worden behandeld in de module Organisatie van zorg.
Commentaar- en autorisatiefase
De conceptrichtlijnmodule werd aan de betrokken (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd ter commentaar. De commentaren werden verzameld en besproken met de werkgroep. Naar aanleiding van de commentaren werd de conceptrichtlijnmodule aangepast en definitief vastgesteld door de werkgroep. De definitieve richtlijnmodule werd aan de deelnemende (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd voor autorisatie en door hen geautoriseerd dan wel geaccordeerd.
Literatuur
Agoritsas T, Merglen A, Heen AF, Kristiansen A, Neumann I, Brito JP, Brignardello-Petersen R, Alexander PE, Rind DM, Vandvik PO, Guyatt GH. UpToDate adherence to GRADE criteria for strong recommendations: an analytical survey. BMJ Open. 2017 Nov 16;7(11):e018593. Doi: 10.1136/bmjopen-2017-018593. PubMed PMID: 29150475; PubMed Central PMCID: PMC5701989.
Alonso-Coello P, Schünemann HJ, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Rada G, Rosenbaum S, Morelli A, Guyatt GH, Oxman AD; GRADE Working Group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 1: Introduction. BMJ. 2016 Jun 28;353:i2016. Doi: 10.1136/bmj.i2016. PubMed PMID: 27353417.
Alonso-Coello P, Oxman AD, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Vandvik PO, Meerpohl J, Guyatt GH, Schünemann HJ; GRADE Working Group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 2: Clinical practice guidelines. BMJ. 2016 Jun 30;353:i2089. Doi: 10.1136/bmj.i2089. PubMed PMID: 27365494.
Brouwers MC, Kho ME, Browman GP, Burgers JS, Cluzeau F, Feder G, Fervers B, Graham ID, Grimshaw J, Hanna SE, Littlejohns P, Makarski J, Zitzelsberger L; AGREE Next Steps Consortium. AGREE II: advancing guideline development, reporting and evaluation in health care. CMAJ. 2010 Dec 14;182(18):E839-42. Doi: 10.1503/cmaj.090449. Epub 2010 Jul 5. Review. PubMed PMID: 20603348; PubMed Central PMCID: PMC3001530.
Hultcrantz M, Rind D, Akl EA, Treweek S, Mustafa RA, Iorio A, Alper BS, Meerpohl JJ, Murad MH, Ansari MT, Katikireddi SV, Östlund P, Tranæus S, Christensen R, Gartlehner G, Brozek J, Izcovich A, Schünemann H, Guyatt G. The GRADE Working Group clarifies the construct of certainty of evidence. J Clin Epidemiol. 2017 Jul;87:4-13. Doi: 10.1016/j.jclinepi.2017.05.006. Epub 2017 May 18. PubMed PMID: 28529184; PubMed Central PMCID: PMC6542664.
Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 (2012). Adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwalitieit. http://richtlijnendatabase.nl/over_deze_site/over_richtlijnontwikkeling.html
Neumann I, Santesso N, Akl EA, Rind DM, Vandvik PO, Alonso-Coello P, Agoritsas T, Mustafa RA, Alexander PE, Schünemann H, Guyatt GH. A guide for health professionals to interpret and use recommendations in guidelines developed with the GRADE approach. J Clin Epidemiol. 2016 Apr;72:45-55. Doi: 10.1016/j.jclinepi.2015.11.017. Epub 2016 Jan 6. Review. PubMed PMID: 26772609.
Schünemann H, Brożek J, Guyatt G, et al. GRADE handbook for grading quality of evidence and strength of recommendations. Updated October 2013. The GRADE Working Group, 2013. Available from http://gdt.guidelinedevelopment.org/central_prod/_design/client/handbook/handbook.html.
Zoekverantwoording
Zoekacties zijn opvraagbaar. Neem hiervoor contact op met de Richtlijnendatabase.