COPD severity and health impact across the current CanCOLD population
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Based on the observation that COPD prevalence from COLD is 4-fold higher than previous estimates, CanCOLD (Canadian Cohort Obstructive Lung disease) has been built to better characterize COPD subject phenotypes. Objective: To determine in a random population sampling of non institutionalized adults aged ≥40 years the severity of COPD detected with spirometry and the impact on health. Methods: CanCOLD is a prospective longitudinal cohort study (9 sites), tracking 1800 subjects with assessment at baseline, 18 and 36 months. CanCOLD sampling is based on the selection and contact of COPD subjects from the prevalence study COLD. Then matched non-COPD peers are selected/contacted. Measurements are in 5 categories: questionnaires (SF-36, SGRQ and CAT); pulmonary function and exercise tests; Chest CT scan; blood tests; and administrative databases. Results: More than 25% (>400 subjects) recruitment is accomplished. There was no difference of the SF-36 scores for GOLD2+, GOLD1, at risk and healthy subjects. GOLD1 reported similar health status than at risk (SGRQ, CAT) and healthy subjects (CAT). GOLD2+ reported worsening health status compared to GOLD1, at risk (SGRQ, CAT) and healthy subjects (CAT). In subjects started by their physicians on any respiratory medication, the CAT scores [mean (SD)] were 12.9 (8.2), 9.9 (5.5), 7.5 (5.4) and 7.1 (5.3) for GOLD2+, GOLD1, at risk and healthy, and for those not on respiratory medication 7.9 (5.5), 5.3 (5.0), 5.7 (5.4) and 5.8 (3.9). Similar results were found with SGRQ. Conclusions: Clusters based on CAT and SGRQ can be of interest to phenotype COPD subjects in the population. Funding by CIHR RxD ClinicalTrials.gov: [NCT00920348][1]. [1]: /lookup/external-ref?link_type=CLINTRIALGOV&access_num=NCT00920348&atom=%2Ferj%2F40%2FSuppl_56%2FP3443.atom
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».