Co-morbidity in older patients with COPD—its impact on health service utilisation and quality of life, a community study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: co-morbidity has been shown to be an important consideration in COPD with an estimated prevalence of 84%. In the Netherlands, a weak association between health-related quality of life and lung function has been found, with a closer link to co-morbidity. OBJECTIVE: to determine the influence of co-morbidity on quality of life and health service utilisation in older patients with COPD in the community. DESIGN: observational cohort study. SETTING: general practice in the North East of England that has a list size of 8300. PARTICIPANTS: 27 patients aged 70 years or above on the practice COPD register. MEASUREMENTS: data on age and sex, spirometry to confirm the diagnosis of COPD, questionnaires to assess quality of life, activities of daily living (ADLs) and co-morbidity. Health service utilisation was recorded by the number of primary and secondary care attendances in the previous year. RESULTS: 10 had mild, 12 had moderate, and 5 had severe disease. Mean age was 76 years. Quality of life (QOL), co-morbidity and health service utilisation measurements were not significantly different between COPD severity groups. There was a significant positive correlation between increasing co-morbidity and poor QOL (r = 0.45, P < 0.05), and significant negative correlation between co-morbidity and ADL scores (scored inversely), r = -0.54, P < 0.05. Significant negative correlation was found between co-morbidity and primary care attendances (r = -0.41, P < 0.05) and significant positive correlation between worsening QOL and secondary care attendances (r = 0.46, P < 0.05). CONCLUSIONS: co-morbidity has an important part to play in COPD assessment, more accurately reflecting QOL in our population. Health service utilisation did not correlate to forced expiratory volume (FEV1)-defined COPD severity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».