Quantifying comorbidity in individuals with COPD: a population study
Notice bibliographique
Résumé
Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) has been associated with many types of comorbidity. We aimed to quantify the real world impact of COPD on lower respiratory tract infection, cardiovascular disease, diabetes, psychiatric disease, musculoskeletal disease and cancer, and their impact on COPD through health services. A population study using health administrative data from Ontario, Canada, in 2008-2012 was conducted. Absolute and adjusted relative rates of ambulatory care visits, emergency department visits and hospitalisations for the comorbidities of interest in people with and without COPD were determined and compared. Among 7 241 591 adults, 909 948 (12.6%) had COPD. Over half of all lung cancer, a third of all lower respiratory tract infection and cardiovascular disease, a quarter of all low trauma fracture, and a fifth of all psychiatric, musculoskeletal, non-lung cancer and diabetes ambulatory care visits, emergency department visits and hospitalisations in Ontario were used by people with COPD. Individuals with COPD used about five times more health services for lung cancer, and two times more health services for lower respiratory tract infections and cardiovascular disease than people without COPD. Individuals with COPD use a disproportionate amount of health services for comorbid disease, placing significant burden on the healthcare system.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».