Components of the COPD Assessment Test (CAT) associated with a diagnosis of COPD in a random population sample
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine if components of the COPD Assessment Test (CAT), a validated health status impairment instrument, had additional utility in identifying patients at risk for COPD in whom spirometry testing is appropriate. This study was part of the Canadian Obstructive Lung Disease prevalence study. Consenting participants ≥ 40 years of age were identified by random digit dialing. Smoking history, 8-item CAT scores, and post-bronchodilator spirometry were recorded for each. Stepwise logistic regression analysis was used to identify variables related to the presence of airway obstruction and a final logistic model was developed which best predicted COPD in this sample. Of the 801 individuals approached, 532 were included: 51 (9.6%) had COPD, the majority (92%) of whom fit GOLD I or II severity criteria. Items that correlated significantly with a COPD diagnosis included the CAT total score (p = 0.01) and its breathlessness (p < 0.0001) and phlegm (p = 0.001) components. The final logistic model included: age (<55 or ≥55 years), smoking status (current, former, never) and the CAT breathlessness score (ordinal scale 0-5). The area under the receiver-operating characteristic curve for this model was 0.77, sensitivity was 77.6%, specificity was 64.9% and the positive likelihood ratio was 2.21. In summary, the triad of smoking history, age at least 55 years and the presence of exertional breathlessness were key elements of a simple model which had reliable measurement properties when tested in a random population. This may help identify patients at risk for COPD for whom spirometry testing is recommended.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».