Symptom-Based Questionnaire for Identifying COPD in Smokers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Symptom-based questionnaires may enhance chronic obstructive pulmonary disease (COPD) screening in primary care. OBJECTIVES: We prospectively tested questions to help identify COPD among smokers without prior history of lung disease. METHODS: Subjects were recruited via random mailing to primary care practices in Aberdeen, UK, and Denver, Colo., USA. Current and former smokers aged 40 or older with no prior respiratory diagnosis and no respiratory medications in the past year were enrolled. Participants answered questions covering demographics and symptoms and then underwent spirometry with reversibility testing. A study diagnosis of COPD was defined as fixed airway obstruction as measured by post-bronchodilator FEV(1)/FVC <0.70. We examined the ability of individual questions in a multivariate framework to correctly discriminate between persons with and without COPD. RESULTS: 818 subjects completed all investigations and proceeded to analysis. The list of 54 questions yielded 52 items for analysis, which was reduced to 17 items for entry into multivariate regression. Eight items had significant relationships with the study diagnosis of COPD, including age, pack-years, body mass index, weather-affected cough, phlegm without a cold, morning phlegm, wheeze frequency, and history of any allergies. Individual items yielded odds ratios ranging from 0.23 to 12. This questionnaire demonstrated a sensitivity of 80.4 and specificity of 72.0. CONCLUSIONS: A simple patient self-administered questionnaire can be used to identify patients with a high likelihood of having COPD, for whom spirometric testing is particularly important. Implementation of this questionnaire could enhance the efficiency and diagnostic accuracy of current screening efforts.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».