Modern Innovative Solutions in Improving Outcomes in Chronic Obstructive Pulmonary Disease (MISSION COPD): Mixed Methods Evaluation of a Novel Integrated Care Clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is the second-leading cause of death in the United Kingdom and accounts for 1.7% of bed days in acute hospitals. An estimated two-third of patients with COPD remain undiagnosed. OBJECTIVE: Modern Innovative Solutions in Improving Outcomes in Chronic Obstructive Pulmonary Disease (MISSION COPD) aimed to proactively identify patients from primary care who were undiagnosed or had uncontrolled COPD and to provide a comprehensive integrated multidisciplinary clinic to address the needs of this complex group for improving diagnosis, personalizing therapy, and empowering patients to self-manage their condition. METHODS: This clinic was led by a respiratory specialist team from Portsmouth Hospitals NHS Trust working with five primary care surgeries in Wessex. A total of 108 patients were reviewed, with 98 patients consenting to provide additional data for research. Diagnoses were changed in 14 patients, and 32 new diagnoses were made. RESULTS: Reductions were seen across all aspects of unscheduled care as compared to the prior 12 months, including in emergency general practitioner visits (3.37-0.79 visits per patient, P<.001), exacerbations (2.64-0.56 per patient, P=.01), out-of-hours calls (0.16-0.05 per patient, P=.42), and hospital admissions (0.49-0.12 per patient, P=.48). Improvements were observed in the quality of life and symptom scores in addition to patient activation and patient-reported confidence levels. CONCLUSIONS: This pilot demonstrates that the MISSION model may be an effective way to provide comprehensive gold-standard care that is valued by patients and to promote integration across sectors.
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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 | 0,018 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| 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 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 ».