Terug naar zoekresultaten

Tweedelijns Astmazorg

Volgen
Initiatief: NVALT Aantal modules: 12
Bijlagen
Download richtlijn

Thuismonitoring m.b.v. e-health

Beoordeeld: 12-09-2025

Uitgangsvraag

Wat is de aanbevolen strategie voor het toepassen van thuismonitoring bij patiënten met niet-ernstig astma tijdens de behandeling, bij zowel kinderen als volwassenen?

Aanbeveling

Overweeg e-health aan te bieden aan patiënten met astma. Toepassingen voor telemonitoring en behandeladvies kunnen astmacontrole verbeteren en het aantal astma-aanvallen verminderen.

Overwegingen

Voor- en nadelen van de interventie en de kwaliteit van het bewijs

De geïncludeerde Cochrane review (Chan, 2022) gericht op digitale interventies bij kinderen en volwassenen met astma vond positieve effecten van digitale interventies op therapietrouw bij astma, astmacontrole, astma-exacerbaties en de kwaliteit van leven. Voor het effect op therapietrouw toonde de review bewijs van lage bewijskracht dat digitale interventies de therapietrouw mogelijk met 15% kunnen verhogen in vergelijking met de controlegroepen, met onzekerheid vanwege het risico op imprecisie. Wat betreft de effecten op astma-uitkomsten, is er matige bewijskracht dat deelnemers die digitale therapietrouw interventies gebruikten waarschijnlijk een klinisch significante toename in astmacontrole hadden, gebaseerd op een gestandaardiseerd gemiddeld verschil (SMD) van 0,31. De review vond bewijs van lage bewijskracht dat digitale interventies astma-exacerbaties mogelijk met 50% kunnen verminderen in vergelijking met controlegroepen, hoewel de zekerheid van dit bewijs laag is vanwege de kans op vertekening en het kleine aantal opgenomen studies. Er was weinig of geen verbetering in longfunctie, waarbij de zekerheid van het bewijs werd verlaagd, voornamelijk door de kans op performance en detectie bias in de opgenomen studies. Ook lijkt er een verbetering in de kwaliteit van leven op te treden, met matige bewijskracht. 

 

Er is voorzichtigheid geboden bij het trekken van conclusies op basis van dit uitgebreide review. De complexiteit zit in de verschillende onderzochte e-health interventies en in verschillende leeftijdsgroepen met variërende capaciteit in het gebruik van e-health in het dagelijks leven. Hierdoor kunnen uitkomsten sterk uiteenlopen. Over het geheel genomen lijkt e-health een veelbelovende ondersteunende interventie bij de behandeling van astma. Echter niet iedere e-health interventie werkt en niet iedere astma-populatie lijkt even ontvankelijk. Het is dus belangrijk om interventies kritisch te evalueren en verder onderzoek te doen naar zowel de verschillende e-health interventies als de geschikte populaties.

 

Als er gekeken wordt naar de effectgrootte van e-health op therapietrouw (15%) dan heeft dat enige klinische relevantie. Therapietrouw is over het geheel zeer matig bij mensen met astma door wisselende klachten over de tijd en verbetering is wenselijk. 15% verbetering is in dat licht dus relevant ten opzichte van standaard behandeling. Een verdere verbetering van de applicatie en het bepalen van de geschikte populatie is noodzakelijk om een groter effect te bereiken.

 

De koppeling tussen klachtenintensiteit zoals gemeten met verschillende vragenlijsten asthma control questionnaire, astma controle test (etc.) en de hoogte van dosering van MART (Maintenance And Reliever Therapy) is ingewikkeld om uit te werken in een analoog schema. Juist voor deze koppeling kan e-health uitkomst bieden. Hierbij lijkt er een tweeledig effect te bestaan. De klachtenintensiteit kan worden verlaagd en er lijkt een relevant effect te zijn op exacerbatiesfrequentie, namelijk 50% exacerbatiereductie.

 

Het effect van e-health op longfunctie is logischerwijs lastiger vast te stellen in deze groep van niet-ernstige astmapatiënten met vaak beperkte obstructie. Het is geen verrassing dat e-health weinig effect laat zien in deze groep.

 

Tot slot is het effect van het gebruik van e-health op kwaliteit van leven niet duidelijk. Natuurlijk zal er bij meer grip op de symptoomcontrole en exacerbatiereductie een verbetering van de kwaliteit van leven optreden. Dit is echter een samengesteld effect waarbij zowel de kwaliteit van de interventie als de populatie erg belangrijk is.

 

Waarden en voorkeuren van patiënten (en evt. hun verzorgers)

In deze review is de spreiding in leeftijd van mensen met astma groot. Vanzelfsprekend zal er een verschil zijn in de mate waarin er gebruik wordt gemaakt van digitale toepassingen in het dagelijks leven. Over het geheel genomen is het een relatief jonge populatie. Deze groep kan over het algemeen goed gebruik maken van e-health en vindt dit prettig. Aangezien astma een ziektebeeld is met sterke schommelingen in ziektelast is het systematisch gebruik van e-health niet altijd mogelijk of wenselijk. E-health lijkt een ondersteunende rol te kunnen spelen in een subgroep van patiënten die hier behoefte aan heeft op enig moment. De belasting voor patiënten is niet groot bij e-health toepassingen met een patiëntvriendelijke interface.

 

Kosten (middelenbeslag)

E-health is op dit moment beperkt onderdeel van vergoede zorg voor mensen met astma in Nederland. De meest gebruikte apps moeten vergoed worden uit het eigen risico van een patiënt. Om e-health breed aan te kunnen bieden aan mensen met astma in de 2e lijn is het nodig om het onderdeel te maken van vergoede zorg.

 

Verschillende bedrijven bieden toepassingen aan die telemonitoring mogelijk maken. De kosten van telemonitoring toepassingen kunnen oplopen tot zo’n 500 euro per patiënt per jaar. De consulten op afstand worden hierbij meegerekend i.e. de tijd die zorgverleners gebruiken om advies te geven aan de patiënt. Voor een volledige kosten-batenanalyse zou er gekeken moeten worden naar de ziektelast voor mensen, arbeidsverzuim en het gebruik van zorg bij ontregeld astma. Daarnaast zal er in Nederland door toenemende vergrijzing een tekort aan zorgpersoneel ontstaan en kan e-health een mogelijkheid zijn om met minder personeel een groter zorgbereik te bewerkstelligen. Dit is echter nog niet onderzocht. Gezien de recente opkomst van e-health toepassingen, de variatie in beschikbare toepassingen en de onduidelijkheid in effectiviteit is een volledige kosten-batenanalyse moeilijk te verrichten.

 

Aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie

Veel ziekenhuizen in Nederland hebben lopende contracten met bedrijven die e-health toepassingen leveren. Met name in de chronische zorg kan e-health voordelen bieden door informatie aan te bieden, structuur aan te bieden, telemonitoring mogelijk te maken en als verwerkingsplatform/koppeling te fungeren voor apparatuur zoals saturatiemeters, longfunctiemeters, hartslagmonitors etc. Er zijn meerdere leveranciers bekend en er is een zekere mate van concurrentie. Voor brede toepasbaarheid en een meer evidence-based benadering zou een keuze voor een bepaald e-health product kunnen helpen, zeker ook als deze toepassing in meerdere zorglijnen gebruikt wordt. Een patiënt hoeft dan niet van systeem te wisselen bij de verwijzing naar de 2e en soms ook 3e lijn. Een nadeel van het uniformeren van de toepassingen in Nederland is het verlies van concurrentie tussen partijen, waardoor innovatie ook kan vertragen.

 

De beschikbaarheid voor patiënten is minder vanzelfsprekend. Het is doorgaans een voorwaarde om een smartphone te hebben en de patiënt moet geletterd zijn. Ook zijn toepassingen niet altijd beschikbaar in alle talen en kan een app ook te complex zijn om te gebruiken (naar schatting ~14% van de Nederlanders – Vzinfo.nl). Er zijn dus patiënten die geen gebruik kunnen maken van e-health. Dit gaat bij astmapatiënten om een kleine kwetsbare groep. Deze groep moet dan ook intensievere begeleiding krijgen door verpleegkundigen en artsen om eenzelfde zorgstandaard te bereiken.

 

Rationale van de aanbeveling

De voordelen van e-health bij mensen met astma die gemotiveerd zijn om het te gebruiken lijken duidelijk op te wegen tegen de nadelen waarbij een afname in symptomen en een afname in astma-aanvallen het belangrijkste zijn. E-health in de vorm van een toepassing waarin de koppeling in klachtenintensiteit aan behandelintensiteit is gemaakt, zou dus beschikbaar moeten zijn in 2e lijns astmazorg. Er is mogelijk ook een verbetering in therapietrouw te bereiken, echter daarvoor is verder onderzoek nodig. De mensen met ongecontroleerd astma, met een hogere symptoomlast en longaanvallen, kunnen de meeste gezondheidswinst behalen bij het gebruik van e-health. De belasting voor patiënten is laag, aangezien het gebruikt kan worden als er een behoefte bestaat en het niet standaard gebruikt hoeft te worden. De relatief jonge astmapopulatie is ontvankelijk en geschikt voor een breed gebruik van e-health toepassingen. Een klein deel van de patiënten zal geen gebruik kunnen maken van e-health doordat ze geen smartphone hebben, niet digitaal vaardig zijn of taalproblemen ervaren.

               

Er is gekozen om een positief advies te geven ten aanzien van het gebruik van eHealth, ondanks moderate en low grade evidence. De effecten liggen voor de hand aangezien het deels een digitalisering is van bestaande werkwijzen. Vele ziekenhuizen werken in de praktijk reeds met verscheidene e-health toepassingen om astmacontrole te verbeteren. Een belangrijke aanvulling is dat er ook veel gebruik wordt gemaakt van spirometers die zijn gekoppeld aan e-health toepassingen. Gezien het ontbreken van aanwijzingen op een effect van e-health toepassingen op longfunctie is een kritische houding ten aanzien van deze vorm van telemonitoring op zijn plaats. Een belangrijke andere overweging daarentegen is dat longfunctie wel kan bijdragen aan het objectiveren van obstructie ten tijde van klachtentoename, dus voor dat doeleinde blijft het een legitieme meting.

 

Samengevat:

E-health toepassingen hebben een mogelijk positief effect op therapietrouw (15% verbetering) en daaruit voortvloeiende verlaging van exacerbaties (50% reductie)

 

E-health toepassingen hebben geen bewezen effect op verbetering van longfunctie en kwaliteit van leven bij mensen met astma. Longfunctiemetingen kunnen wel ingezet worden voor het objectiveren van obstructie tijdens klachtentoename.

Onderbouwing

In Nederland hebben naar schatting 586.200 mensen astma. Volgens gegevens van huisartsen is de prevalentie van astma 29 per 1.000 mannen en 39 per 1.000 vrouwen. De werkelijke prevalentie van astma ligt waarschijnlijk hoger, omdat niet alle gevallen worden gediagnosticeerd.

 

Er is momenteel geen duidelijk beleid over hoe astmapatiënten in de tweede lijn gevolgd zouden moeten worden, met name wat betreft de meerwaarde van thuismonitoring voor patiënten met niet-ernstige astma. Thuismonitoring en zelfmanagement stellen astmapatiënten in staat hun eigen gezondheidstoestand te volgen en hierop te reageren. Daarnaast biedt het longartsen en/of verpleegkundig specialisten een basis om op afstand in te schatten hoe goed de astma onder controle is. Hoe thuismonitoring bij patiënten met niet-ernstige astma precies vormgegeven moet worden en hoe vaak dit zou moeten plaatsvinden, is echter nog niet duidelijk vastgesteld in de tweede lijn.

Low

GRADE

In children and adults with non-severe asthma, digital monitoring interventions may result in an increased medication adherence as compared to usual care.

 

Sources: Bender, 2010; Bender, 2015; Black, 2008; Chan, 2015; Charles, 2007; Foster, 2014; Kenyon, 2018 (2); Morton, 2017; Petrie, 2012; Pool, 2017; Schaffer, 2004; Stranbygaard, 2010; Sulaiman, 2018; Vasbinder, 2016; Vollmer, 2011; Wiecha, 2015

Moderate

GRADE

In children and adults with non-severe asthma, digital monitoring interventions probably results in little to no asthma control compared to usual care.

 

Sources: Bender, 2010; Chan, 2015; Clerisme-Beaty, 2011; Foster, 2014; Jan, 2007; Kolmodin MacDonell, 2016; Kosse, 2019; Lv, 2012; Morrison, 2016; Morton, 2017; Pool, 2017; Schaffer, 2004; Stranbygaard, 2010; Van der Meer, 2009; Weinstein, 2019

Low

GRADE

In children and adults with non-severe asthma, digital monitoring interventions may result in an decreased number of patients with ≥1 exacerbation during the study period as compared to usual care.

 

Sources: Chan, 2015; Foster, 2014; Morrison, 2016; Rikkers-Mutsaerts; 2012; Van der Meer, 2009; Zhou, 2018

Moderate

GRADE

In children and adults with non-severe asthma, digital monitoring interventions probably results in little to no difference in forced expiratory volume in one second (FEV1) compared to usual care.

 

Sources: Chan, 2015; Choi, 2017; Kolmodin MacDonell, 2016; Lv, 2012; Morrison, 2016; Morton, 2017; Stranbygaard, 2010

Moderate

GRADE

In children and adults with non-severe asthma, digital monitoring interventions probably results in little to no difference in quality of life compared to usual care.

 

Sources: Bender, 2010; Clerisme-Beaty, 2011; Foster, 2014; Kosse, 2019; Lv, 2012; Morrison, 2016; Morton, 2017; Schaffer, 2004; Stranbygaard, 2010; Van der Meer, 2009

Description of studies

The Cochrane report titled "Digital interventions to improve adherence to maintenance medication in asthma" by Chan et al. (2022) systematically reviewed 40 randomized controlled trials (RCTs) to assess the effectiveness of digital interventions on medication adherence in asthma patients. Here is a summary of the studies included:

 

The 40 included RCTs involved a total of 15,207 participants, including both adults and children. The follow up period ranged from two to 104 weeks, with a median of 339 participants per study. Most studies focused on adherence as the primary outcome. The included studies were conducted in 14 different countries, mostly in the USA and published from 2004 to 2020.

 

Results

1. Adherence (percentage of people adhering to their prescribed medication)

Sixteen studies were included in the meta-analysis. The mean difference (MD) in percentage adherence in those receiving the digital adherence intervention was 15% higher than those in the control group (MD 14.66, 95% confidence interval (CI) 7.74 to 21.57).

 

Figure 1 Adherence

2. Asthma control (change from baseline (various scales; higher scores = better asthma control - standardised for different scales, scale reversed if in opposite direction)

Fifteen studies were included in the meta-analysis. These studies measured the change from baseline in asthma control. However, the method for measuring asthma control varied between studies. They used the Asthma Control Test (n = 5); childhood Asthma Control Test (n = 1); Asthma Control Questionnaire (n = 7); Control of Allergic Rhinitis and Asthma Test (n = 1), and Perceived Control of Asthma Questionnaire (n = 1). Overall, digital adherence interventions are likely to improve asthma control compared to the control group (SMD 0.31, 95% CI 0.16 to 0.44). Although the effect size of SMD 0.31 is considered small, this is likely to be clinically significant.

 

Figure 2 Asthma control

 

3. Asthma exacerbations (number of people with one or more exacerbations)

Six studies were included in the meta-analysis; all six studies defined exacerbations as requiring at least oral corticosteroid treatment. These measured exacerbations as the number of exacerbations per person per year. Digital interventions may reduce exacerbations by 50% compared to controls (risk ratio (RR) 0.53, 95% CI 0.32 to 0.91).

 

Figure 3 Asthma exacerbations

 

4. Lung function (FEV1 % predicted, change from baseline)

Seven studies were included in the meta-analysis. The method by which lung function was measured in those studies in the meta-analysis was change in baseline lung function measured using FEV1 (% predicted). A single meta-analysis of the seven studies assessing the effects of digital adherence interventions on lung function showed that digital adherence interventions have little or no effect on lung function compared to controls (MD 3.58, 95% CI 1.00 to 6.17).

 

Figure 4 Lung function

 

5. Quality of life, change from baseline (various scales; higher scores indicate better quality of life)

Ten studies were included in the meta-analysis. These studies measured the change from baseline for quality of life. However, the method of measuring quality of life varied amongst the studies. They used either the Asthma Quality of Life Questionnaire (AQLQ) (n = 8) or Paediatric Asthma Quality of Life Questionnaire (PAQLQ) (n = 2). Overall, there was moderate-certainty evidence that digital adherence interventions probably increase quality of life. The SMD suggests that there was a difference in quality of life, with a small effect size favouring the intervention, although the SMD of 0.26 falls short of the 0.3 threshold for clinical significance (Angst 2017) (SMD 0.26, 95% CI 0.07 to 0.45).

 

Figure 5 Quality of life

 

Level of evidence of the literature

Adherence (percentage of people adhering to their prescribed medication)

The level of evidence regarding the outcome measure ‘medication adherence’ was downgraded to low GRADE. Downgraded twice due to risk of bias related to allocation concealment in the highly weighted studies (unclear in half of the studies, and of the 16 studies included, we judged nine to be at high risk of bias in at least one domain unrelated to performance bias), and imprecision.

 

Asthma control (change from baseline (various scales; higher scores = better asthma control - standardised for different scales, scale reversed if in opposite direction)

The level of evidence regarding the outcome measure ‘Asthma control’ was downgraded to moderate GRADE. Downgraded once due to high performance and detection bias in studies that have high weighting in this outcome.

 

Asthma exacerbations (number of people with one or more exacerbations)

The level of evidence regarding the outcome measure ‘asthma exacerbations’ was downgraded to low GRADE. Downgraded twice due to high risk of bias (detection and performance bias) in the studies with high weighting, and the low number of studies included.

 

Lung function (FEV1 % predicted, change from baseline)

The level of evidence regarding the outcome measure ‘FEV1’ was downgraded to moderate GRADE. Downgraded twice due to high risk of performance and detection bias, attrition bias, and imprecision of the results with a low number of included studies.

 

Quality of life, change from baseline (various scales; higher scores indicate better quality of life)

The level of evidence regarding the outcome measure ‘quality of life’ was downgraded to moderate GRADE. Downgraded once as most of the studies with high weighting towards this outcome have high risk of bias (detection and performance bias). Downgraded once due to high risk of performance and detection bias.

A systematic review of the literature was performed to answer the following question(s):

How should home monitoring of patients with non-severe asthma be organized and with what frequency should they be monitored?   

P: Children and adult patients with non-severe asthma
I:

Digital monitoring interventions (measuring adherence and asthma control)
C: Patients receiving treatment delivering standard/ usual care
O:

Asthma control, exacerbations, medication adherence, forced expiratory volume in one second (FEV1), quality of life

Relevant outcome measures

The guideline panel considered asthma control, exacerbations, medication adherence as a critical outcome measure for decision making; and forced expiratory volume in one second (FEV1), quality of life as an important outcome measure for decision making.

 

The outcomes were defined as follows:

  • Asthma control: asthma control as determined by any validated self-report instrument.
  • Exacerbations: Exacerbations requiring at least oral corticosteroid treatment (prescribed or taken — as measured by self-report or via objective measurement, e.g. from pharmacy dispensing or prescription records), and/or emergency department visit and/ or hospitalisation.
  • Medication adherence: adherence to maintenance medication as assessed by any objective or validated subjective measure of adherence.
  • FEV1: Lung function as measured by change compared to baseline in % predicted of forced expiratory volume in one second (FEV1). FEV1 measures the maximum amount of air a person can breathe out/ exhale in the first second during a forced exhalation.
  • Quality of life: Quality of life as assessed by any validated standard instrument.

The working group defined a 25% difference for dichotomous outcomes (RR< 0.8 or >1.25) and 0.5 standard deviation for continuous outcomes as minimal clinically (patient) important difference, in accordance with the GRADE default boundaries.

 

Search and select (Methods)

The databases Medline (via OVID) and Embase (via Embase.com) were searched with relevant search terms until June 19th 2024. The detailed search strategy is listed under the tab ‘Literature search strategy’. The systematic literature search resulted in 860 hits, of which 402 systematic reviews. Studies were selected based on the following criteria: (systematic reviews of) RCTs or other comparative studies on the effects of home monitoring compared to standard of care or in patients with non-severe asthma. A Cochrane report addressing the PICO-question (Chan, 2022) was found and selected for this module. This Cochrane report focused on children and adults. Both working groups (children and adults) agreed this module focusses on both children and adults with non-severe asthma.

  1. Bender BG, Apter A, Bogen DK, Dickinson P, Fisher L, Wamboldt FS, Westfall JM. Test of an interactive voice response intervention to improve adherence to controller medications in adults with asthma. J Am Board Fam Med. 2010 Mar-Apr;23(2):159-65. doi: 10.3122/jabfm.2010.02.090112. PMID: 20207925.
  2. Bender BG, Cvietusa PJ, Goodrich GK, Lowe R, Nuanes HA, Rand C, Shetterly S, Tacinas C, Vollmer WM, Wagner N, Wamboldt FS, Xu S, Magid DJ. Pragmatic trial of health care technologies to improve adherence to pediatric asthma treatment: a randomized clinical trial. JAMA Pediatr. 2015 Apr;169(4):317-23. doi: 10.1001/jamapediatrics.2014.3280. PMID: 25664620.
  3. Black PN, Garratt E, Arandjus C, Salmon BT, Sutherland G. An inhaler with ring tones improves compliance with inhaled steroids in childhood asthma. In: American Thoracic Society International Conference. Vol. Poster A46. 2008.
  4. Chan AH, Stewart AW, Harrison J, Camargo CA Jr, Black PN, Mitchell EA. The effect of an electronic monitoring device with audiovisual reminder function on adherence to inhaled corticosteroids and school attendance in children with asthma: a randomised controlled trial. Lancet Respir Med. 2015 Mar;3(3):210-9. doi: 10.1016/S2213-2600(15)00008-9. Epub 2015 Jan 21. PMID: 25617215.
  5. Charles T, Quinn D, Weatherall M, Aldington S, Beasley R, Holt S. An audiovisual reminder function improves adherence with inhaled corticosteroid therapy in asthma. J Allergy Clin Immunol. 2007 Apr;119(4):811-6. doi: 10.1016/j.jaci.2006.11.700. Epub 2007 Feb 22. PMID: 17320942.
  6. Choi B, Lee S, Jung J, Suh D. Impact of patient education on medication on health outcomes and adherence in patients with asthma EMT - adult. Allergy: European Journal of Allergy and Clinical Immunology 2017;72:380-1(Abstract 1513).
  7. Clerisme-Beaty EM, Bartlett SJ, Teague WG, Lima J, Irvin CG, Cohen R, Castro M, Wise RA, Rand CS. The Madison Avenue effect: how drug presentation style influences adherence and outcome in patients with asthma. J Allergy Clin Immunol. 2011 Feb;127(2):406-11. doi: 10.1016/j.jaci.2010.11.038. PMID: 21281871; PMCID: PMC3050545.
  8. Cvietusa Pj, Magid Dj, Goodrich G, Wagner N, Lowe R, Nuanes H, et al. A speech recognition (SR) reminder system improves adherence to ICS among pediatric asthma patients [Abstract]. Journal of Allergy and Clinical Immunology 2012;129(2):AB142 (537).
  9. Davis SA, Carpenter D, Lee C, Garcia N, Reuland DS, Tudor G, Loughlin CE, Sleath B. Effect of an Asthma Question Prompt List and Video Intervention on Adolescents' Medication Adherence 12 Months Later. Ann Pharmacother. 2019 Jul;53(7):683-689. doi: 10.1177/1060028019831259. Epub 2019 Feb 13. PMID: 30758220.
  10. Ebrahimabadi M, Rezaei K, Moini A, Fournier A, Abedi A. Infographics or video; which one is more effective in asthmatic patients' health? a randomized clinical trial. J Asthma. 2019 Dec;56(12):1306-1313. doi: 10.1080/02770903.2018.1536143. Epub 2018 Nov 5. PMID: 30395745.
  11. Foster JM, Usherwood T, Smith L, Sawyer SM, Xuan W, Rand CS, Reddel HK. Inhaler reminders improve adherence with controller treatment in primary care patients with asthma. J Allergy Clin Immunol. 2014 Dec;134(6):1260-1268.e3. doi: 10.1016/j.jaci.2014.05.041. Epub 2014 Jul 22. PMID: 25062783.
  12. Jan RL, Wang JY, Huang MC, Tseng SM, Su HJ, Liu LF. An internet-based interactive telemonitoring system for improving childhood asthma outcomes in Taiwan. Telemed J E Health. 2007 Jun;13(3):257-68. doi: 10.1089/tmj.2006.0053. PMID: 17603828.
  13. Johnson KB, Patterson BL, Ho YX, Chen Q, Nian H, Davison CL, Slagle J, Mulvaney SA. The feasibility of text reminders to improve medication adherence in adolescents with asthma. J Am Med Inform Assoc. 2016 May;23(3):449-55. doi: 10.1093/jamia/ocv158. Epub 2015 Dec 11. PMID: 26661717; PMCID: PMC4901375.
  14. Joseph CLM, Mahajan P, Stokes-Buzzelli S, Johnson DA, Duffy E, Williams R, Zhang T, Ownby DR, Considine S, Lu M. Pilot study of a randomized trial to evaluate a Web-based intervention targeting adolescents presenting to the emergency department with acute asthma. Pilot Feasibility Stud. 2017 Jun 21;4:5. doi: 10.1186/s40814-017-0147-6. Erratum in: Pilot Feasibility Stud. 2017 Oct 24;3:48. doi: 10.1186/s40814-017-0183-2. PMID: 28649417; PMCID: PMC5480164.
  15. Kenyon CC, Gruschow SM, Quarshie WO, Griffis H, Leach MC, Zorc JJ, Bryant-Stephens TC, Miller VA, Feudtner C. Controller adherence following hospital discharge in high risk children: A pilot randomized trial of text message reminders. J Asthma. 2019 Jan;56(1):95-103. doi: 10.1080/02770903.2018.1424195. Epub 2018 Feb 13. PMID: 29437489; PMCID: PMC6123277.
  16. Kim MY, Lee SY, Jo EJ, Lee SE, Kang MG, Song WJ, Kim SH, Cho SH, Min KU, Ahn KH, Chang YS. Feasibility of a smartphone application based action plan and monitoring in asthma. Asia Pac Allergy. 2016 Jul;6(3):174-80. doi: 10.5415/apallergy.2016.6.3.174. Epub 2016 Jul 28. PMID: 27489790; PMCID: PMC4967618.
  17. Kolmodin MacDonell K, Naar S, Gibson-Scipio W, Lam P, Secord E. The Detroit Young Adult Asthma Project: Pilot of a Technology-Based Medication Adherence Intervention for African-American Emerging Adults. J Adolesc Health. 2016 Oct;59(4):465-71. doi: 10.1016/j.jadohealth.2016.05.016. Epub 2016 Jul 27. PMID: 27475032; PMCID: PMC5035614.
  18. Kosse RC, Bouvy ML, de Vries TW, Koster ES. Effect of a mHealth intervention on adherence in adolescents with asthma: A randomized controlled trial. Respir Med. 2019 Mar;149:45-51. doi: 10.1016/j.rmed.2019.02.009. Epub 2019 Feb 16. PMID: 30803885.
  19. Kosse RC, Bouvy ML, de Vries TW, Kaptein AA, Geers HC, van Dijk L, Koster ES. mHealth intervention to support asthma self-management in adolescents: the ADAPT study. Patient Prefer Adherence. 2017 Mar 16;11:571-577. doi: 10.2147/PPA.S124615. PMID: 28356720; PMCID: PMC5360404.
  20. Kosse RC, Bouvy ML, de Vries TW, Koster ES. Effect of a mHealth intervention on adherence in adolescents with asthma: A randomized controlled trial. Respir Med. 2019 Mar;149:45-51. doi: 10.1016/j.rmed.2019.02.009. Epub 2019 Feb 16. PMID: 30803885.
  21. Koufopoulos JT, Conner MT, Gardner PH, Kellar I. A Web-Based and Mobile Health Social Support Intervention to Promote Adherence to Inhaled Asthma Medications: Randomized Controlled Trial. J Med Internet Res. 2016 Jun 13;18(6):e122. doi: 10.2196/jmir.4963. PMID: 27298211; PMCID: PMC4923591.
  22. Lv Y, Zhao H, Liang Z, Dong H, Liu L, Zhang D, Cai S. A mobile phone short message service improves perceived control of asthma: a randomized controlled trial. Telemed J E Health. 2012 Jul-Aug;18(6):420-6. doi: 10.1089/tmj.2011.0218. Epub 2012 Jun 5. PMID: 22667695.
  23. Lv S, Ye X, Wang Z, Xia W, Qi Y, Wang W, Chen Y, Cai X, Qian X. A randomized controlled trial of a mobile application-assisted nurse-led model used to improve treatment outcomes in children with asthma. J Adv Nurs. 2019 Nov;75(11):3058-3067. doi: 10.1111/jan.14143. Epub 2019 Aug 12. PMID: 31241192.
  24. Morrison D, Wyke S, Saunderson K, McConnachie A, Agur K, Chaudhuri R, Thomas M, Thomson NC, Yardley L, Mair FS. Findings from a pilot Randomised trial of an Asthma Internet Self-management Intervention (RAISIN). BMJ Open. 2016 May 12;6(5):e009254. doi: 10.1136/bmjopen-2015-009254. PMID: 27173807; PMCID: PMC4874112.
  25. Morton RW, Elphick HE, Rigby AS, Daw WJ, King DA, Smith LJ, Everard ML. STAAR: a randomised controlled trial of electronic adherence monitoring with reminder alarms and feedback to improve clinical outcomes for children with asthma. Thorax. 2017 Apr;72(4):347-354. doi: 10.1136/thoraxjnl-2015-208171. Epub 2016 Nov 4. PMID: 27815524.
  26. Mosnaim G, Li H, Martin M, Richardson D, Belice PJ, Avery E, Ryan N, Bender B, Powell L. The impact of peer support and mp3 messaging on adherence to inhaled corticosteroids in minority adolescents with asthma: a randomized, controlled trial. J Allergy Clin Immunol Pract. 2013 Sep-Oct;1(5):485-93. doi: 10.1016/j.jaip.2013.06.010. Epub 2013 Aug 30. PMID: 24565620; PMCID: PMC3935180.
  27. Pernell BM, DeBaun MR, Becker K, Rodeghier M, Bryant V, Cronin RM. Improving Medication Adherence with Two-way Short Message Service Reminders in Sickle Cell Disease and Asthma. A feasibility randomized controlled trial. Appl Clin Inform. 2017 May 24;8(2):541-559. doi: 10.4338/ACI-2016-12-RA-0203. PMID: 28536723; PMCID: PMC6241750.
  28. Petrie KJ, Perry K, Broadbent E, Weinman J. A text message programme designed to modify patients' illness and treatment beliefs improves self-reported adherence to asthma preventer medication. Br J Health Psychol. 2012 Feb;17(1):74-84. doi: 10.1111/j.2044-8287.2011.02033.x. Epub 2011 Jun 22. PMID: 22107110.
  29. Pool AC, Kraschnewski JL, Poger JM, Smyth J, Stuckey HL, Craig TJ, Lehman EB, Yang C, Sciamanna CN. Impact of online patient reminders to improve asthma care: A randomized controlled trial. PLoS One. 2017 Feb 3;12(2):e0170447. doi: 10.1371/journal.pone.0170447. PMID: 28158200; PMCID: PMC5291361.
  30. Reece ER, Burnette AF, Lewis-Land C. Pilot study of Asthmawin mobile iphone app in the management of asthma. Journal of Allergy and Clinical Immunology 2017;139(2):AB382.
  31. Rikkers-Mutsaerts ER, Winters AE, Bakker MJ, van Stel HF, van der Meer V, de Jongste JC, Sont JK; SMASHING Study Group. Internet-based self-management compared with usual care in adolescents with asthma: a randomized controlled trial. Pediatr Pulmonol. 2012 Dec;47(12):1170-9. doi: 10.1002/ppul.22575. Epub 2012 May 29. PMID: 22644646.
  32. Schaffer SD, Tian L. Promoting adherence: effects of theory-based asthma education. Clin Nurs Res. 2004 Feb;13(1):69-89. doi: 10.1177/1054773803259300. PMID: 14768768.
  33. Searing DA, Bender BG. Short message service (SMS) for asthma management: a pilot study utilizing text messaging to promote asthma self-management. Journal of Allergy and Clinical Immunology 2012;129(2 Suppl):AB142.
  34. Strandbygaard U, Thomsen SF, Backer V. A daily SMS reminder increases adherence to asthma treatment: a three-month follow-up study. Respir Med. 2010 Feb;104(2):166-71. doi: 10.1016/j.rmed.2009.10.003. Epub 2009 Oct 25. PMID: 19854632.
  35. Sulaiman I, Greene G, MacHale E, Seheult J, Mokoka M, D'Arcy S, Taylor T, Murphy DM, Hunt E, Lane SJ, Diette GB, FitzGerald JM, Boland F, Sartini Bhreathnach A, Cushen B, Reilly RB, Doyle F, Costello RW. A randomised clinical trial of feedback on inhaler adherence and technique in patients with severe uncontrolled asthma. Eur Respir J. 2018 Jan 4;51(1):1701126. doi: 10.1183/13993003.01126-2017. PMID: 29301919.
  36. van der Meer V, Bakker MJ, van den Hout WB, Rabe KF, Sterk PJ, Kievit J, Assendelft WJ, Sont JK; SMASHING (Self-Management in Asthma Supported by Hospitals, ICT, Nurses and General Practitioners) Study Group. Internet-based self-management plus education compared with usual care in asthma: a randomized trial. Ann Intern Med. 2009 Jul 21;151(2):110-20. doi: 10.7326/0003-4819-151-2-200907210-00008. PMID: 19620163.
  37. Van Sickle D, Barrett M, Humblet O, Henderson K, Hogg C. Randomized, controlled study of the impact of a mobile health tool on asthma SABA use, control and adherence. European Respiratory Journal 2016;48:PA1018.
  38. Goossens LM, Vasbinder EC, Van den Bemt PM, Rutten-van Mölken MP. Cost-Effectiveness of Real-Time Medication Monitoring in Children with Asthma. Value Health. 2014 Nov;17(7):A329. doi: 10.1016/j.jval.2014.08.605. Epub 2014 Oct 26. PMID: 27200563.
  39. Vasbinder EC, Goossens LM, Rutten-van Mölken MP, de Winter BC, van Dijk L, Vulto AG, Blankman EI, Dahhan N, Veenstra-van Schie MT, Versteegh FG, Wolf BH, Janssens HM, van den Bemt PM. e-Monitoring of Asthma Therapy to Improve Compliance in children (e-MATIC): a randomised controlled trial. Eur Respir J. 2016 Sep;48(3):758-67. doi: 10.1183/13993003.01698-2015. Epub 2016 May 26. PMID: 27230437.
  40. Vollmer WM, Feldstein A, Smith DH, Dubanoski JP, Waterbury A, Schneider JL, Clark SA, Rand C. Use of health information technology to improve medication adherence. Am J Manag Care. 2011 Dec;17(12 Spec No.):SP79-87. PMID: 22216772; PMCID: PMC3641901.
  41. Vollmer WM, Rand CS, Feldstein AC, Waterbury A, Dubanoski JP, Schneider J, et al. Use of automated phone calls to support inhaled corticosteroids (ICS) adherence [Abstract]. In: American Thoracic Society International Conference 2009 May 15-20; San Diego. A1089 (Poster #518) edition. 2009.
  42. Weinstein AG, Singh A, Laurenceau JP, Skoner DP, Maiolo J, Sharara R, Ma K, Cheema T, Butler E, Kong A, Thakkar P, Gentile DA. A Pilot Study of the Effect of an Educational Web Application on Asthma Control and Medication Adherence. J Allergy Clin Immunol Pract. 2019 May-Jun;7(5):1497-1506. doi: 10.1016/j.jaip.2018.12.024. Epub 2019 Jan 12. PMID: 30641146.
  43. Wiecha JM, Adams WG, Rybin D, Rizzodepaoli M, Keller J, Clay JM. Evaluation of a web-based asthma self-management system: a randomised controlled pilot trial. BMC Pulm Med. 2015 Feb 25;15:17. doi: 10.1186/s12890-015-0007-1. PMID: 25885418; PMCID: PMC4355974.
  44. Zhou Y, Lu Y, Zhu H, Zhang Y, Li Y, Yu Q. Short-term effect of a smart nebulizing device on adherence to inhaled corticosteroid therapy in Asthma Predictive Index-positive wheezing children. Patient Prefer Adherence. 2018 May 18;12:861-868. doi: 10.2147/PPA.S162744. PMID: 29849453; PMCID: PMC5965382.

Risk of Bias tables 

UV09 E-health bij kinderen en volwassenen

Kans op vertekening in de geselecteerde RCT’s naar het nut van digitale interventies tijdens de behandeling van kinderen volwassenen met astma (Cochrane Risk of Bias tool).

Reference

 

Random sequence generation

Allocation concealment

Blinding of participants and personnel

Blinding of outcome assessment

Incomplete outcome data

Selective reporting

Bender 2010

Low

Low

High

Low

Low

Low

Bender 2015

Unclear

Unclear

Low

Low

Low

Low

Black 2008

Unclear

Unclear

High

High

Unclear

Unclear

Chan 2015

Low

Low

Low

Unclear

Low

Low

Choi 2017

Unclear

Unclear

High

High

Unclear

Low

Clerisme-Beaty 2011

Unclear

Unclear

Unclear

High

Low

Low

Cvietusa 2012

Unclear

Unclear

High

High

Unclear

Low

  Ebrahimabadi 2019

Low

Unclear

Low

Low

Low

Low

Foster 2014

Low

Unclear

Low

Low

High

Low

Jan 2007

Unclear

Unclear

High

High

Low

Low

Johnson 2016a

Unclear

Unclear

Unclear

High

Low

Low

Joseph 2018

Low

Low

Unclear

Unclear

High

High

Kenyon 2018

Low

Low

Low

Low

Low

Low

Kim 2016

Unclear

Unclear

High

High

Low

High

Kolmodin-McDonell 2016

Low

Low

Low

Low

Low

Low

Kosse 2019

Unclear

Unclear

High

High

High

Low

Koufopoulos 2016

Unclear

Unclear

Low

Low

High

Low

Lv 2012

Unclear

Unclear

High

Unclear

High

Low

Lv 2019

High

Unclear

Low

Unclear

High

Low

Morrison 2026

Low

Low

High

High

High

Low

Morton 2017

Low

Low

High

High

Low

High

Mosnaim 2013

Low

Unclear

Low

Low

Low

High

Pernell 2017

Low

Unclear

High

High

Low

High

Petrie 2012

Low

Low

Unclear

High

High

Low

Pool 2017

Low

Low

Low

Low

Low

High

Reece 2017

Unclear

Unclear

High

Unclear

Unclear

Low

Rikkers-Mutsaerts 2012

Low

Low

Unclear

High

High

Low

Schaffer 2004

Low

Unclear

High

Low

Low

Low

Searing 2012

Unclear

Unclear

High

High

Unclear

High

Stranbygaard 2010

Low

Unclear

High

High

Low

Low

Sulaiman 2018

Low

Unclear

High

Low

Low

Low

Van der Meer 2009

Low

Low

High

High

Low

Low

Van Sickle 2016

Unclear

Unclear

High

Low

Unclear

High

Vasbinder 2016

Low

Low

High

High

Low

High

Vollmer 2011

Unclear

Unclear

Unclear

Low

Unclear

High

Weinstein 2019

High

Unclear

High

High

Low

Low

Wiecha 2015

Unclear

Unclear

Unclear

Low

Low

Low

Zhou 2018

Unclear

Unclear

High

High

Unclear

Low

Table of excluded studies 

N.v.t. door gebruik van Chocrane review.

Beoordelingsdatum en geldigheid

Laatst beoordeeld  : 12-09-2025

Initiatief en autorisatie

Initiatief:
  • Nederlandse Vereniging van Artsen voor Longziekten en Tuberculose
Geautoriseerd door:
  • Nederlandse Vereniging van Artsen voor Longziekten en Tuberculose
  • Nederlandse Vereniging voor Keel-Neus-Oorheelkunde en Heelkunde van het Hoofd-Halsgebied
  • Nederlandse Vereniging voor Kindergeneeskunde
  • Nederlandse Internisten Vereniging - Allergologie en Klinische Immunologie
  • astmaVereniging Nederland en Davos

Algemene gegevens

De ontwikkeling/herziening van deze richtlijnmodule werd ondersteund door het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten (www.demedischspecialist.nl/kennisinstituut) en werd gefinancierd uit de Stichting 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 2022 een multidisciplinaire werkgroep ingesteld, bestaande uit vertegenwoordigers van alle relevante specialismen (zie hiervoor de samenstelling van de werkgroep) die betrokken zijn bij de zorg voor patiënten met niet-acute astma in de tweedelijn.

 

Werkgroep

  • Dr. B. (Bas) Langeveld, longarts, werkzaam in het Deventer ziekenhuis te Deventer, NVALT (voorzitter)
  • Dr. A. (Astrid) Aardenburg – van Huisstede, longarts, werkzaam in Noordwest Ziekenhuisgroep
  • Dr. M (Marijke) Amelink, longarts, werkzaam in het Spaarne Gasthuis te Haarlem, NVALT
  • Drs. L.M. (Leonie) Imming, longarts, werkzaam in Medisch Spectrum Twente te Enschede, NVALT
  • Dr. B. (Bart) Hilvering, longarts, werkzaam in het Amsterdam UMC te Amsterdam, NVALT
  • Dr. J.N.G. (Hanneke) Oude Elberink, allergoloog, werkzaam in het Universitair Medisch Centrum Groningen te Groningen, NIV/NVvAKI
  • Dr. M.E. (Marjolein) Cornet, KNO-arts, werkzaam in het Alrijne ziekenhuis te Leiden, NVKNO
  • Prof. dr. J.W.M. (Jean) Muris, huisarts en hoogleraar Huisartsgeneeskunde, NHG
  • Drs. M.H.A. (Mariëtte) Scholma-Bronsema, verpleegkundige specialist Astma/COPD/OSA, werkzaam in het Wilhelmina Ziekenhuis te Assen, V&VN
  • Drs. Y. (Yvonne) Kappe, senior beleidsadviseur, Longfonds & VND
  • Drs. E.M. (Esther) van der Roest, ervaringsdeskundige, VND
  • S.T. (Saskia) van Dorst M, ervaringsdeskundige, Longfonds

Klankbordgroep

  • Wendy Bokxem, Verpleegkundig specialist longgeneeskunde i.o, werkzaam in Ziekenhuisgroep Twente te Hengelo, V&VN 

Met ondersteuning van

  • M. (Mark) van Eck, junior adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
  • Dr. J. (Janneke) Hoogervorst-Schilp, senior adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
  • Dr. A.N. (Nynke) Kampstra, adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten

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.

 

Werkgroep

Werkgroeplid

Functie

Nevenfuncties

Gemelde belangen

Ondernomen actie

Dr. B. (Bas) Langeveld, (voorzitter)

Longarts, Deventer ziekenhuis

Incidenteel deelname adviesraad industrie (AstraZeneca, Novartis, GSK) over biologicals (betreft ernstig astma, dit valt buiten scope van de richtlijn)

Deelname Studies: AstraZeneca: ANDHI, tot 2019

GSK: NIMBLE, start 2e kwartaal 2022 (PI)

Studies betreffen middelen voor de behandeling van ernstig astma, dit valt buiten de inhoud van deze richtlijn.

Opbrengst komt ten goede van de onderzoeksafdeling longziekten van het Deventer ziekenhuis

Geen restricties (ernstig astma valt buiten deze richtlijn). Deelname adviesraad wordt neergelegd gedurende richltijnontwikkeling.

Dr. A. (Astrid) Aardenburg – van Huisstede

Longarts, Noordwest Ziekenhuisgroep

Bijscholing huisartsen CASPIR (betaald)

Principal Investigator diverse onderzoeken opgezet door farmacie (betaald)

Voor alle genoemde studies lokale projectleider:

* UMCG - High-flow therapie bij COPD

* Astra Zeneca - Oberon studie (COPD)

* Franciscus Gasthuis - Tricolon studie (COPD)

* Rapsodie database ernstig astma - Geen projectleider

Geen restricties

Dr. M (Marijke) Amelink

Longarts, Spaarne ziekenhuis

Research waarbij unrestricted grant van teva (onbetaald voor mij) mbt ernstig astma.

- spreker caspir cursus (betaald via caspir)

- verschillende keren een adviesraad gedaan voor pharmacie (eenmalige vergoeding voor astra Z, GSK, Sanofi)

- mede voorzitter noord NL symposium met Els Weersink (sponsor chiesi, onbetaald). Staat los van astma.

Ik heb geen aandelen, opties of financiële belangen bij een bedrijf. Geen lopend betaald adviseurschap.

1 unrestricted grand mbt ernstig astma

Geen restricties

Drs. L.M. (Leonie) Imming

Longarts, MST

Geen

GSK: NIMBLE, start 2e kwartaal 2022. Studie betreft middelen voor de behandeling van ernstig astma, dit valt buiten de inhoud van deze richtlijn.

Geen restricties

Dr. B. (Bart) Hilvering

Longarts, Amsterdam UMC

Incidenteel advisory boards en voordrachten over ernstig astma door GSK, AstraZeneca, Sanofi, dit valt buiten de scope van de richtlijn

Lokale PI voor de AIRLEAF en CLAIRLEAF studie, geïnitieerd door Boehringer Ingelheim, medicatie voor bronchiectasieen, dit valt buiten de scope van de richtlijn

Geen restricties

Dr. J.N.G. (Hanneke) Oude Elberink

Internist-allergoloog, UMCG

Geen

Geen

Geen restricties

Dr. M.E. (Marjolein) Cornet

KNO-arts, Alrijne ziekenhuis

Geen

Geen

Geen restricties

Prof. dr. J.W.M. (Jean) Muris

Geen

Geen

Geen

Geen restricties

M.H.A. (Mariëtte) Scholma-Bronsema

Verpleegkundig specialist longziekten

Wilhelmina Ziekenhuis Assen

Vrijwilliger longfonds

voorzitter kwaliteitsteam Assen van de Huisartsen Zorg Drenthe. Lid van transmurale zorg aanpak astma-COPD (landelijke commissie).

Geen

Geen restricties

Drs. Y. (Yvonne) Kappe

Projectleider Longfonds en astmaVereniging Nederland en Davos

 

Geen

Geen

Geen restricties

Drs. E.M. (Esther) van der Roest

ErvaringsdeskundigeastmaVereniging Nederland en Davos

Geen

Geen

Geen restricties

S.T.M. (Saskia) van Dorst

Ervaringsdeskundige Longfonds

 Geen

Geen

Geen restricties

Klankbordgroep

Klankbordgroep

lid

Functie

Nevenfuncties

Gemelde belangen

Ondernomen actie

Drs. W. (Wendy) Bokxem

Verpleegkundig specialist longgeneeskunde, ZGT Hengelo

Geen

Geen

Geen restricties

Inbreng patiëntenperspectief

Er werd aandacht besteed aan het patiëntenperspectief door afvaardiging van astmaVereniging Nederland en Davos en 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 (zie kopje waarden en voorkeuren van patiënten). De conceptrichtlijn is tevens voor commentaar voorgelegd aan de Patientenfederatie Nederland en de 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

Thuismonitoring m.b.v. e-health

 

Geen financiële gevolgen

Hoewel uit de toetsing volgt dat de aanbeveling(en) breed toepasbaar zijn (>40.000 patiënten), volgt uit de toetsing dat het overgrote deel (±90%) van de zorgaanbieders en zorgverleners al aan de norm voldoet. Er worden daarom geen financiële gevolgen verwacht.

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 niet-acute astma. Tevens zijn er (aanvullende) knelpunten aangedragen door de Nederlandse Associatie Physician Assistants, Longfonds en Astma Vereniging Nederland en Davos, NVALT-sectie astma & allergie, COPD & Astma Huisartsen Advies Groep en de Nederlandse Vereniging van Ziekenhuizen via een schriftelijke knelpuntenanalyse. Een verslag hiervan is opgenomen onder aanverwante producten. 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
  • er is hoge zekerheid dat het ware effect van behandeling dichtbij het geschatte effect van behandeling ligt;
  • het is zeer onwaarschijnlijk dat de literatuurconclusie klinisch relevant verandert wanneer er resultaten van nieuw grootschalig onderzoek aan de literatuuranalyse worden toegevoegd.

Redelijk
  • er is redelijke zekerheid dat het ware effect van behandeling dichtbij het geschatte effect van behandeling ligt;
  • het is mogelijk dat de conclusie klinisch relevant verandert wanneer er resultaten van nieuw grootschalig onderzoek aan de literatuuranalyse worden toegevoegd.

Laag
  • er is lage zekerheid dat het ware effect van behandeling dichtbij het geschatte effect van behandeling ligt;
  • er is een reële kans dat de conclusie klinisch relevant verandert wanneer er resultaten van nieuw grootschalig onderzoek aan de literatuuranalyse worden toegevoegd.

Zeer laag
  • er is zeer lage zekerheid dat het ware effect van behandeling dichtbij het geschatte effect van behandeling ligt;
  • de literatuurconclusie is zeer onzeker.

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 methodiek.

 

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

Algemene informatie

Cluster/richtlijn:  NVALT Tweedelijns Astmazorg

Uitgangsvraag/modules:  UV9 Telemonitoring

Database(s):  Ovid/Medline, Embase.com

Datum:  19 juni 2024

Periode: vanaf 2000

Talen: geen restrictie

Literatuurspecialist: Hans Ket

Rayyan review:  https://rayyan.ai/reviews/1069914

BMI-zoekblokken: voor verschillende opdrachten wordt (deels) gebruik gemaakt van de zoekblokken van BMI-Online https://blocks.bmi-online.nl/ Bij gebruikmaking van een volledig zoekblok zal naar de betreffende link op de website worden verwezen. In dit geval is dat het blok 'Telemedicine' geweest ( https://blocks.bmi-online.nl/catalog/332)

Toelichting:

Voor deze vraag is gezocht met de concepten: volwassen astma-patiënten en e-health c.q. telemonitoring.

Te gebruiken voor richtlijntekst:

In de databases Ovid/Medline en Embase.com is systematisch gezocht naar systematische reviews en RCT's over  volwassen astma-patiënten en e-health c.q. telemonitoring. De literatuurzoekactie leverde unieke treffers op.

Zoekopbrengst

 

OVID/MEDLINE

EMBASE

Ontdubbeld

SR

217

370

402*

RCT

345

294

458

Totaal

562

664

860

*in Rayyan

 

Zoekstrategie

Ovid/Medline (June 18, 2024)

1

"Asthma"/ or asthma*.ti,ab,kf.

207880

2

exp "Telemedicine"/ or exp "Telenursing"/ or exp "User-Computer Interface"/ or exp "Cell phones"/ or exp "Computers, handheld"/ or exp "Mobile Applications"/ or exp "Patient Portals"/ or exp "Internet"/ or (app or apps or digital-health or distance-consult* or distance-counsel* or distant-consult* or e-coach* or econsult* or e-consult* or ediagnos* or e-diagnos* or e-health* or e-health* or health-application* or health-technolog* or interactive-voice-response* or internet* or ipad or ipads or laptop* or mhapps or mhealth* or m-health* or mms or mobile-application* or mobile-health* or mobile-technolog* or patient-monitoring or patient-portal* or phone-application* or remote-consult* or remote-counsel* or smartphone* or smart-phone* or sms or telecare or tele-care or teleconsult* or tele-consult* or telecounsel* or tele-counsel* or telediagnos* or tele-diagnos* or tele-health or tele-health* or telemedic* or tele-medic* or telemonitor* or tele-monitor* or telenursing or tele-nursing or telephone-application* or text-messag* or wearable* or webportal* or web-portal* or whatsapp* or whats-app* or world-wide-web* or telerehab* or digital-health or virtual-care or phone-based or mobile-based or (home* adj3 monitor*)).ti,ab,kf.

398141

3

1 and 2

2246

4

3 not ((exp "Adolescent"/ or exp "Child"/ or exp "Infant"/) not exp "Adult"/)

1786

5

4

1786

6

limit 5 to yr="2000 -Current"

1712

7

meta-analysis/ or meta-analysis as topic/ or (metaanaly* or meta-analy* or metanaly*).ti,ab,kf. or systematic review/ or cochrane.jw. or (prisma or prospero).ti,ab,kf. or ((systemati* or scoping or umbrella or "structured literature") adj3 (review* or overview*)).ti,ab,kf. or (systemic* adj1 review*).ti,ab,kf. or ((systemati* or literature or database* or data-base*) adj10 search*).ti,ab,kf. or ((structured or comprehensive* or systemic*) adj3 search*).ti,ab,kf. or ((literature adj3 review*) and (search* or database* or data-base*)).ti,ab,kf. or (("data extraction" or "data source*") and "study selection").ti,ab,kf. or ("search strategy" and "selection criteria").ti,ab,kf. or ("data source*" and "data synthesis").ti,ab,kf. or (medline or pubmed or embase or cochrane).ab. or ((critical or rapid) adj2 (review* or overview* or synthes*)).ti. or (((critical* or rapid*) adj3 (review* or overview* or synthes*)) and (search* or database* or data-base*)).ab. or (metasynthes* or meta-synthes*).ti,ab,kf.

753846

8

6 and 7

217

9

exp clinical trial/ or randomized controlled trial/ or exp clinical trials as topic/ or randomized controlled trials as topic/ or Random Allocation/ or Double-Blind Method/ or Single-Blind Method/ or (clinical trial, phase i or clinical trial, phase ii or clinical trial, phase iii or clinical trial, phase iv or controlled clinical trial or randomized controlled trial or multicenter study or clinical trial).pt. or random*.ti,ab. or (clinic* adj trial*).tw. or ((singl* or doubl* or treb* or tripl*) adj (blind$3 or mask$3)).tw. or Placebos/ or placebo*.tw.

2741118

10

6 and 9

426

11

10 not 8

345

12

8 or 10

562

Embase.com

No.

Query

Results

#12

#11 NOT #9

294

#11

#7 AND #10

394

#10

'randomized controlled trial'/exp OR random*:ti,ab OR (((pragmatic OR practical) NEAR/1 'clinical trial*'):ti,ab) OR ((('non inferiority' OR noninferiority OR superiority OR equivalence) NEAR/3 trial*):ti,ab) OR rct:ti,ab,kw

2212397

#9

#7 AND #8

370

#8

'meta analysis'/exp OR 'meta analysis (topic)'/exp OR metaanaly*:ti,ab OR 'meta analy*':ti,ab OR metanaly*:ti,ab OR 'systematic review'/de OR 'cochrane database of systematic reviews'/jt OR prisma:ti,ab OR prospero:ti,ab OR (((systemati* OR scoping OR umbrella OR 'structured literature') NEAR/3 (review* OR overview*)):ti,ab) OR ((systemic* NEAR/1 review*):ti,ab) OR (((systemati* OR literature OR database* OR 'data base*') NEAR/10 search*):ti,ab) OR (((structured OR comprehensive* OR systemic*) NEAR/3 search*):ti,ab) OR (((literature NEAR/3 review*):ti,ab) AND (search*:ti,ab OR database*:ti,ab OR 'data base*':ti,ab)) OR (('data extraction':ti,ab OR 'data source*':ti,ab) AND 'study selection':ti,ab) OR ('search strategy':ti,ab AND 'selection criteria':ti,ab) OR ('data source*':ti,ab AND 'data synthesis':ti,ab) OR medline:ab OR pubmed:ab OR embase:ab OR cochrane:ab OR (((critical OR rapid) NEAR/2 (review* OR overview* OR synthes*)):ti) OR ((((critical* OR rapid*) NEAR/3 (review* OR overview* OR synthes*)):ab) AND (search*:ab OR database*:ab OR 'data base*':ab)) OR metasynthes*:ti,ab OR 'meta synthes*':ti,ab

1038310

#7

#4 NOT #5 AND [2000-2024]/py

2477

#6

#4 NOT #5

2572

#5

#4 AND ('Conference Abstract'/it OR 'Conference Paper'/it OR 'Conference Review'/it OR 'Letter'/it OR 'Note'/it)

1289

#4

#3 NOT (('adolescent'/exp OR 'child'/exp) NOT ('adult'/exp OR 'aged'/exp OR 'middle aged'/exp))

3861

#3

#1 AND #2

4643

#2

'tele-health'/de OR 'telemedicine'/de OR 'telemonitoring'/exp OR 'internet'/exp OR 'computer interface'/exp OR 'mobile phone'/exp OR 'microcomputer'/exp OR 'mobile application'/exp OR app:ti,ab,kw OR apps:ti,ab,kw OR 'distance consult*':ti,ab,kw OR 'distance counsel*':ti,ab,kw OR 'distant consult*':ti,ab,kw OR 'e coach*':ti,ab,kw OR econsult*:ti,ab,kw OR 'e consult*':ti,ab,kw OR ediagnos*:ti,ab,kw OR 'e diagnos*':ti,ab,kw OR e-health*:ti,ab,kw OR 'e health*':ti,ab,kw OR 'health application*':ti,ab,kw OR 'health technolog*':ti,ab,kw OR 'interactive voice response*':ti,ab,kw OR internet*:ti,ab,kw OR ipad:ti,ab,kw OR ipads:ti,ab,kw OR laptop*:ti,ab,kw OR mhapps:ti,ab,kw OR mhealth*:ti,ab,kw OR 'm health*':ti,ab,kw OR mms:ti,ab,kw OR 'mobile application*':ti,ab,kw OR 'mobile health*':ti,ab,kw OR 'mobile technolog*':ti,ab,kw OR 'patient monitoring':ti,ab,kw OR 'patient portal*':ti,ab,kw OR 'phone application*':ti,ab,kw OR 'remote consult*':ti,ab,kw OR 'remote counsel*':ti,ab,kw OR smartphone*:ti,ab,kw OR 'smart phone*':ti,ab,kw OR sms:ti,ab,kw OR telecare:ti,ab,kw OR 'tele care':ti,ab,kw OR teleconsult*:ti,ab,kw OR 'tele consult*':ti,ab,kw OR telecounsel*:ti,ab,kw OR 'tele counsel*':ti,ab,kw OR telediagnos*:ti,ab,kw OR 'tele diagnos*':ti,ab,kw OR 'tele health':ti,ab,kw OR tele-health*:ti,ab,kw OR telemedic*:ti,ab,kw OR 'tele medic*':ti,ab,kw OR telemonitor*:ti,ab,kw OR 'tele monitor*':ti,ab,kw OR telenursing:ti,ab,kw OR 'tele nursing':ti,ab,kw OR 'telephone application*':ti,ab,kw OR 'text messag*':ti,ab,kw OR wearable*:ti,ab,kw OR webportal*:ti,ab,kw OR 'web portal*':ti,ab,kw OR whatsapp*:ti,ab,kw OR 'whats app*':ti,ab,kw OR 'world wide web*':ti,ab,kw OR telerehab*:ti,ab,kw OR 'digital health':ti,ab,kw OR 'virtual care':ti,ab,kw OR 'phone based':ti,ab,kw OR 'mobile based':ti,ab,kw OR ((home* NEAR/3 monitor*):ti,ab,kw)

508175

#1

'asthma'/exp OR asthma*:ti,ab,kw

369184
Volgende:
Orale corticosteroïden (OCS) gebruik