The role of spirometry in the management of obstructive airways disease: How pharmacists should get involved
Notice bibliographique
Résumé
Patient caseYour patient, PR (a 50-year-old man who is an ex-smoker), comes in to renew his short-acting β2-agonist (SABA).His physician has told him he has asthma.He has been getting his SABA from your pharmacy for only the past year or so and has a combined inhaled corticosteroid and long-acting β-agonist (ICS/ LABA) on file.You know that you are supposed to do several things here: assess his asthma control (daytime and nighttime symptoms, exacerbations, etc.), ensure that his inhaler is being used correctly, review other medications he is taking and consider possible triggers.You consider the SABA use in context of his other medications and wonder why he has come in for an inhaler only 1 month after the last one.Does that not mean his asthma may be out of control?Why isn't he filling his ICS/LABA prescription?All these questions are important, but your first step should be to confirm his diagnosis, as choice of appropriate therapy is dependent on an accurate diagnosis.So, your first question is: "Does the patient have asthma, chronic obstructive pulmonary disease (COPD) or another lung problem altogether?"If the patient has never had an objective measure of pulmonary function, perhaps this should be the first step?
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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 | 0,018 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,007 |
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 ».