Work productivity loss in mild to moderate COPD: lessons learned from the CanCOLD study
Notice bibliographique
Résumé
Little attention has been given to the impact of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) on work productivity loss. Individuals with COPD are at risk of reduced working hours, absenteeism, presenteeism and early retirement [1]. Studies have been focused mostly on patients attending outpatient clinics [2], which exclude individuals with undiagnosed COPD, thus limiting the external validity of the findings. There are very few population-based cohort studies [3–6], few reports on presenteeism [5], and a lack of objective measures to define COPD [6]. There would be value in knowing the extent of work productivity loss in individuals with mild COPD, or those who are yet undiagnosed. This could further translate into the allocation of health management programmes in the workplace. COPD patients with high symptom burden or CAT ≥10 have an increased likelihood of experiencing work productivity loss The authors thank the men and women who participated in the study and individuals in the CanCOLD Collaborative Research Group. Author contributions: R. de Sousa Sena contributed to the conception and implementation of the study, analysis of the data, and writing of the manuscript. J. Bourbeau contributed to the study conception and design, implementation and acquisition of the data, and writing and revision of the article. S. Ahmed contributed to the study conception and design and the writing and revision of the article. W.C. Tan, L. Labonté, S.D. Aaron, A. Benedetti, K.R. Chapman, B. Walker, J.M. Fitzgerald, P. Hernandez, F. Maltais, D.D. Marciniuk, D.E. O'Donnell and D.D. Sin contributed to the acquisition of data and revision of the article. P.Z. Li contributed to the analysis and interpretation of the data. All authors approved the final version of the manuscript. Members of the CanCOLD Collaborative Research Group are as follows. Executive Committee: Jean Bourbeau (McGill University, Montreal, Canada); Wan C. Tan, J. Mark FitzGerald; Don Sin (UBC, Vancouver, Canada); Darcy Marciniuk (University of Saskatoon, Saskatoon, Canada); Dennis E. O'Donnell (Queen's University, Kingston, Canada); Paul Hernandez (Dalhousie University, Halifax, Canada); Kenneth R. Chapman (University of Toronto, Toronto, Canada); Robert Cowie (University of Calgary, Calgary, Canada); Shawn Aaron (University of Ottawa, Ottawa, Canada); F. Maltais (University of Laval, Quebec City, Canada). International Advisory Board: Jonathon Samet (Keck School of Medicine of USC, Los Angeles, CA); Milo Puhan (John Hopkins School of Public Health, Baltimore, MD); Qutayba Hamid (McGill University, Montreal, Canada); James C. Hogg (UBC James Hogg Research Center, Vancouver, Canada). Operations Center: Jean Bourbeau (PI), Carole Jabet, Palmina Mancino, (McGill University, Montreal, Canada); Wan C. Tan (co-PI), Don Sin, Sheena Tam, Jeremy Road, Joe Comeau, Adrian Png, Harvey Coxson, Jonathon Leipsic, Cameron Hague (University of British Columbia James Hogg Research Center, Vancouver, Canada). Economic Core: Mohsen Sadatsafavi (University of British Columbia, Vancouver, Canada). Public Health Core: Teresa To, Andrea Gershon (University of Toronto, Toronto, Canada). Data Management and Quality Control: Wan C. Tan, Harvey Coxson (UBC, Vancouver, Canada); Jean Bourbeau, Pei Zhi Li, Zhi Song, Yvan Fortier, Andrea Benedetti, Dennis Jensen (McGill University, Montreal, Canada). Field Centers: Wan C. Tan (Vancouver PI), Christine Lo, Sarah Cheng, Cindy Fung, Nancy Haynes, Junior Chuang, Licong Li, Selva Bayat, Amanda Wong, Zoe Alavi, Catherine Peng, Bin Zhao, Nathalie Scott-Hsiung, Tasha Nadirshaw (UBC James Hogg Research Center, Vancouver, Canada); Jean Bourbeau (Montreal PI), Palmina Mancino, David Latreille, Jacinthe Baril, Laura Labonté (McGill University, Montreal, Canada); Kenneth Chapman (Toronto PI), Patricia McClean, Nadeen Audisho (University of Toronto, Toronto, Canada); R. Cowie and B. Walter (Calgary PI), Ann Cowie, Curtis Dumonceaux, Lisette Machado (University of Calgary, Calgary, Canada); Paul Hernandez (Halifax PI), Scott Fulton, Kristen Osterling (Dalhousie University, Halifax, Canada); Shawn Aaron (Ottawa PI), Kathy Vandemheen, Gay Pratt, Amanda Bergeron (University of Ottawa, Ottawa, Canada); Denis O'Donnell (Kingston PI), Matthew McNeil, Kate Whelan (Queen's University, Kingston, Canada); François Maltais (Quebec PI), Cynthia Brouillard (Université Laval, Quebec City, Canada); Darcy Marciniuk (Saskatoon PI), Ron Clemens, Janet Baran (University of Saskatoon, Saskatoon, Canada).
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 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 | 0,035 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».