The ADO Index as a Predictor of Two-Year Mortality in General Practice-Based Chronic Obstructive Pulmonary Disease Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Existing prediction models for mortality in chronic obstructive pulmonary disease (COPD) patients have not yet been validated in primary care, which is where the majority of patients receive care. OBJECTIVES: Our aim was to validate the ADO (age, dyspnoea, airflow obstruction) index as a predictor of 2-year mortality in 2 general practice-based COPD cohorts. METHODS: Six hundred and forty-six patients with COPD with GOLD (Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease) stages I-IV were enrolled by their general practitioners and followed for 2 years. The ADO regression equation was used to predict a 2-year risk of all-cause mortality in each patient and this risk was compared with the observed 2-year mortality. Discrimination and calibration were assessed as well as the strength of association between the 15-point ADO score and the observed 2-year all-cause mortality. RESULTS: Fifty-two (8.1%) patients died during the 2-year follow-up period. Discrimination with the ADO index was excellent with an area under the curve of 0.78 [95% confidence interval (CI) 0.71-0.84]. Overall, the predicted and observed risks matched well and visual inspection revealed no important differences between them across 10 risk classes (p = 0.68). The odds ratio for death per point increase according to the ADO index was 1.50 (95% CI 1.31-1.71). CONCLUSIONS: The ADO index showed excellent prediction properties in an out-of-population validation carried out in COPD patients from primary care settings.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».