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Enregistrement W2468691742 · doi:10.1155/2016/1083270

Office-Based Case Finding for Chronic Obstructive Pulmonary Disease in Older Adults in Primary Care

2016· article· en· W2468691742 sur OpenAlexafffundabout
Linda Lee, Tejal Patel, Loretta M. Hillier, James Milligan

Notice bibliographique

RevueCanadian Respiratory Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareCentre for Family MedicineResearch Institute for AgingUniversity of WaterlooLawson Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMedicineCOPDSpirometrySmoking historyContext (archaeology)Pulmonary diseasePrimary carePhysical therapyDiseaseInternal medicinePediatricsFamily medicineAsthma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) is underdiagnosed in primary care. Aim. To explore the utility of proactive identification of COPD in patients 75 years of age and older in a Canadian primary care setting. Methods. Canadian Thoracic Society (CTS) screening questions were administered to patients with a smoking history of 20 pack-years or more; those with a positive screen were referred for postbronchodilator spirometry. Results. A total of 107 patients (21%), of 499 screened, had a 20-pack-year smoking history; 105 patients completed the CTS screening. Forty-four (42%) patients were positive on one or more questions on the screening; significantly more patients with a previous diagnosis of COPD (64%) were positive on the CTS compared to those without a previous diagnosis of COPD (30%). Of those who were not previously diagnosed with COPD (N = 11), four (36%) were newly diagnosed with COPD. Conclusion. A systematic two-stage method of screening for COPD, using CTS screening questions followed by spirometric confirmation, is feasible in the context of a busy primary care setting. More research is needed to assess the value of restricting screening to patients with a smoking history of 20 pack-years and on the sensitivity and specificity of these measures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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