Burden of comorbidity in individuals with asthma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Asthma comorbidity, such as depression and obesity, has been associated with greater healthcare use, decreased quality of life and poor asthma control. Treating this comorbidity has been shown to improve asthma outcomes as well as overall health. Despite this, asthma comorbidity remains relatively under-recognised and understudied-perhaps because most asthma occurs in young people who are believed to be healthy and relatively free of comorbidity. The aim of this study was to quantify empirically the amount of comorbidity associated with asthma. METHODS: A population-based cohort study was conducted using the health administrative data of the 12 million residents of Ontario, Canada in 2005. A validated health administrative algorithm was used to identify individuals with asthma. RESULTS: The amount of comorbidity among individuals with asthma, as reflected in rates of hospitalisations, emergency department visits and ambulatory care claims, was found to be substantial and much greater than that observed among individuals without asthma. Together, asthma and asthma comorbidity (the extra comorbidity found in individuals with asthma compared with those without asthma) were associated with 6% of all hospitalisations, 9% of all emergency room visits and 6% of all ambulatory care visits that occurred in Ontario. CONCLUSIONS: Asthma comorbidity places a significant burden on individuals and the healthcare system and should be considered in the management of asthma. Further research should focus on which types of asthma comorbidity are responsible for the greatest burden and how such comorbidity should be prevented and managed.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».