Modern Innovative Solutions in Improving Outcomes in Chronic Obstructive Pulmonary Disease (MISSION COPD): A Comparison of Clinical Outcomes Before and After the MISSION Clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic obstructive pulmonary disorder (COPD) affects over 1 million people in the United Kingdom, and 1 person dies from COPD every 20 minutes. The cost to people with COPD and the National Health Service is huge - more than 24 million working days lost a year and the annual expenditure on COPD is £810 million and £930 million a year. OBJECTIVE: We aim to identify patients with COPD who are at risk of exacerbations and hospital admissions as well as those who have not been formally diagnosed, yet remain at risk. METHODS: This mixed-methods study will use both data and interviews from patients and health care professionals. The project Modern Innovative SolutionS in Improving Outcomes iN COPD (MISSION COPD) will hold multidisciplinary carousel style clinics to rapidly assess the patients' COPD and related comorbidities, and enhance patient knowledge and skills for self-management. RESULTS: This study is ongoing. CONCLUSIONS: This research will capture quantitative and qualitative outcomes to accompany a program of quality improvement through delivery of novel care models.
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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 | 0,028 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».