Characterizing undiagnosed chronic obstructive pulmonary disease: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A significant proportion of patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) remain undiagnosed. Characterizing these patients can increase our understanding of the 'hidden' burden of COPD and the effectiveness of case detection interventions. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis to compare patient and disease factors between patients with undiagnosed persistent airflow limitation and those with diagnosed COPD. We searched MEDLINE and EMBASE for observational studies of adult patients meeting accepted spirometric definitions of COPD. We extracted and pooled summary data on the proportion or mean of each risk factor among diagnosed and undiagnosed patients (unadjusted analysis), and coefficients for the adjusted association between risk factors and diagnosis status (adjusted analysis). RESULTS: Two thousand eighty-three records were identified through database searching and 16 articles were used in the meta-analyses. Diagnosed patients were less likely to have mild (v. moderate to very severe) COPD (odds ratio [OR] 0.30, 95%CI 0.24-0.37, 6 studies) in unadjusted analysis. This association remained significant but its strength was attenuated in the adjusted analysis (OR 0.72, 95%CI 0.58-0.89, 2 studies). Diagnosed patients were more likely to report respiratory symptoms such as wheezing (OR 3.51, 95%CI 2.19-5.63, 3 studies) and phlegm (OR 2.16, 95% CI 1.38-3.38, 3 studies), had more severe dyspnea (mean difference in modified Medical Research Council scale 0.52, 95%CI 0.40-0.64, 3 studies), and slightly greater smoking history than undiagnosed patients. Patient age, sex, current smoking status, and the presence of coughing were not associated with a previous diagnosis. CONCLUSIONS: Undiagnosed patients had less severe airflow obstruction and fewer respiratory symptoms than diagnosed patients. The lower disease burden in undiagnosed patients may significantly delay the diagnosis of COPD.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».