Agreement between hospital and primary care on diagnostic labeling for COPD and heart failure in Toronto, Canada: a cross-sectional observational study
Notice bibliographique
Résumé
Patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) or heart failure (HF) are frequently cared for in hospital and in primary care settings. We studied labeling agreement for COPD and HF for patients seen in both settings in Toronto, Canada. This was a retrospective observational study using linked hospital-primary care electronic data from 70 family physicians. Patients were 20 years of age or more and had at least one visit in both settings between 1 January 2012 and 31 December 2014. We recorded labeling concordance and associations with clinical factors. We used capture-recapture models to estimate the size of the populations. COPD concordance was 34%; the odds ratios (ORs) of concordance increased with aging (OR 1.84 for age 75+ vs. <65, 95% CI 0.92-3.69) and more inpatient admissions (OR 2.89 for 3+ visits vs. 0 visits, 95% CI 1.59-5.26). HF concordance was 33%; the ORs of concordance decreased with aging (OR 0.39 for 75+ vs. <65, 95% CI 0.18-0.86) and increased with more admissions (OR = 2.39; 95% CI 1.33-4.30 for 3+ visits vs. 0 visits). Based on capture-recapture models, 21-24% additional patients with COPD and 18-20% additional patients with HF did not have a label in either setting. The primary care prevalence was estimated as 748 COPD patients and 834 HF patients per 100,000 enrolled adult patients. Agreement levels for COPD and HF were low and labeling was incomplete. Further research is needed to improve labeling for these conditions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».