Notice bibliographique
Résumé
Background: Bronchial challenge testing (BCT) measures airway hyperresponsiveness; asthma guidelines recommend using BCT when symptoms manifest despite normal spirometry. Improper application of these guidelines commonly results in the misdiagnosis of asthma. Yet, statistics concerning BCT remain largely obscure. The current paper addresses this gap and explores how various health variables may elucidate adherence to asthma guidelines and patterns of BCT across Canadian provinces. Methods: Using the Access to Information Act, medical financial claims for BCT (or equivalent procedures) were requested from each of the Canadian provinces and territories. Based on the available information (from provinces only), correlations between frequency of BCT claims and medical demographics (e.g., prevalence of respirologists, health expenditures) are reported. Results: Controlling for population or for people with asthma, physicians from Qubec claim four times more BCT per year than those in other provinces; physicians from Alberta close to eight-fold fewer. The number of respirologists per capita and BCT per capita correlated moderately, r(132) = 0.582, p < 0.001, [95% CI 0.421, 0.716]. Excluding "outliers" (i.e., British Columbia, Alberta, and Saskatchewan) greatly strengthened this correlation, r(87) = 0.930, p < 0.001, [95% CI 0.883, 0.958]. Discussion: These findings demonstrate that provinces vary in their use of BCT. This result seems to stem, at least in part, from differences in the prevalence of respirologists. Interestingly, geographic region appears to wield a strong influence; in the correlation between number of tests and number of respirologists, physicians from Western provinces (i.e., Alberta, Saskatchewan, and British Columbia) administered fewer tests than their Eastern colleagues. Given the association between inadequate application of BCT and misdiagnosis of asthma, physicians should pay special attention to the Canadian guidelines when considering an asthma diagnosis.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».