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Enregistrement W2793471641 · doi:10.1371/journal.pone.0191243

The association between previous and future severe exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease: Updating the literature using robust statistical methodology

2018· article· en· W2793471641 sur OpenAlexafffundabout
Mohsen Sadatsafavi, Hui Xie, Mahyar Etminan, KATE JOHNSON, J. Mark FitzGerald

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Lung AssociationReseau canadien de recherche respiratoireCanadian Thoracic SocietyInstitute of Circulatory and Respiratory HealthMichael Smith Health Research BCGlaxoSmithKlineBritish Columbia Lung AssociationCanadian Institutes of Health ResearchAstraZeneca CanadaAstraZeneca
Mots-clésMedicineExacerbationCOPDHazard ratioProportional hazards modelSeverity of illnessCohortCohort studyDiseaseCovariateInternal medicineEmergency medicineConfidence intervalIntensive care medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is minimal evidence on the extent to which the occurrence of a severe acute exacerbation of COPD that results in hospitalization affects the subsequent disease course. Previous studies on this topic did not generate causally-interpretable estimates. Our aim was to use corrected methodology to update previously reported estimates of the associations between previous and future exacerbations in these patients. METHODS: Using administrative health data in British Columbia, Canada (1997-2012), we constructed a cohort of patients with at least one severe exacerbation, defined as an episode of inpatient care with the main diagnosis of COPD based on international classification of diseases (ICD) codes. We applied a random-effects 'joint frailty' survival model that is particularly developed for the analysis of recurrent events in the presence of competing risk of death and heterogeneity among individuals in their rate of events. Previous severe exacerbations entered the model as dummy-coded time-dependent covariates, and the model was adjusted for several observable patient and disease characteristics. RESULTS: 35,994 individuals (mean age at baseline 73.7, 49.8% female, average follow-up 3.21 years) contributed 34,271 severe exacerbations during follow-up. The first event was associated with a hazard ratio (HR) of 1.75 (95%CI 1.69-1.82) for the risk of future severe exacerbations. This risk decreased to HR = 1.36 (95%CI 1.30-1.42) for the second event and to 1.18 (95%CI 1.12-1.25) for the third event. The first two severe exacerbations that occurred during follow-up were also significantly associated with increased risk of all-cause mortality. There was substantial heterogeneity in the individual-specific rate of severe exacerbations. Even after adjusting for observable characteristics, individuals in the 97.5th percentile of exacerbation rate had 5.6 times higher rate of severe exacerbations than those in the 2.5th percentile. CONCLUSIONS: Using robust statistical methodology that controlled for heterogeneity in exacerbation rates among individuals, we demonstrated potential causal associations among past and future severe exacerbations, albeit the magnitude of association was noticeably lower than previously reported. The prevention of severe exacerbations has the potential to modify the disease trajectory.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,436
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,734
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4360,734
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,008
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0080,006
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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