The Association Between Rate and Severity of Exacerbations in Chronic Obstructive Pulmonary Disease: An Application of a Joint Frailty-Logistic Model
Notice bibliographique
Résumé
Exacerbations are a hallmark of chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Evidence suggests the presence of substantial between-individual variability (heterogeneity) in exacerbation rates. The question of whether individuals vary in their tendency towards experiencing severe (versus mild) exacerbations, or whether there is an association between exacerbation rate and severity, has not yet been studied. We used data from the MACRO Study, a 1-year randomized trial of the use of azithromycin for prevention of COPD exacerbations (United States and Canada, 2006-2010; n = 1,107, mean age = 65.2 years, 59.1% male). A parametric frailty model was combined with a logistic regression model, with bivariate random effects capturing heterogeneity in rate and severity. The average rate of exacerbation was 1.53 episodes/year, with 95% of subjects having a model-estimated rate of 0.47-4.22 episodes/year. The overall ratio of severe exacerbations to total exacerbations was 0.22, with 95% of subjects having a model-estimated ratio of 0.04-0.60. We did not confirm an association between exacerbation rate and severity (P = 0.099). A unified model, implemented in standard software, could estimate joint heterogeneity in COPD exacerbation rate and severity and can have applications in similar contexts where inference on event time and intensity is considered. We provide SAS code (SAS Institute, Inc., Cary, North Carolina) and a simulated data set to facilitate further uses of this method.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».