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Enregistrement W2889174060 · doi:10.1101/401745

Development and validation of the Evaluation Platform In COPD (EPIC): a population-based outcomes model of COPD for Canada

2018· preprint· en· W2889174060 sur OpenAlexafffundabout
Mohsen Sadatsafavi, Shahzad Ghanbarian, Amin Adibi, KATE JOHNSON, J. Mark FitzGerald, W. Michael Flanagan, Stirling Bryan, Don D. Sin

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthStatistics CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchReseau canadien de recherche respiratoireMichael Smith Health Research BCGenome Canada
Mots-clésCOPDMedicineNatural historyEPICPopulationComorbidityMortality rateIntensive care medicinePhysical therapyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background We report the development, validation, and implementation of an open-source population-based outcomes model of Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) for Canada. Methods Evaluation Platform in COPD (EPIC) is a discrete event simulation model of Canadians 40 years of age or older. Three core features of EPIC are its open-population design (incorporating projections of future population growth, aging, and smoking trends), its incorporation of heterogeneity in lung function decline and burden of exacerbations, and its modeling of the natural history of COPD from inception. Multiple original data analyses, as well as values reported in the literature, were used to populate the model. Extensive face validity as well as internal and external validity evaluations were performed. Results The model was internally validated on demographic projections, mortality rates, lung function trajectories, COPD exacerbations, and stability of COPD prevalence over time within strata of risk factors. In external validation, it moderately overestimated rate of overall exacerbations in two independent trials, but generated consistent estimates of rate of severe exacerbations and mortality. Limitations In its current version, EPIC does not consider uncertainty in the evidence. Several components such as additional (e.g., environmental and occupational) risk factors, treatment, symptoms, and comorbidity will have to be added in future iterations. Conclusions EPIC is the first multi-purpose outcome- and policy-focused model of COPD for Canada. By modeling the natural history of COPD from its inception, it is capable of modeling the outcomes of decisions across the entire care pathway of COPD. Platforms of this type have the capacity to be iteratively updated to incorporate the latest evidence and to project the outcomes of many different scenarios within a consistent framework.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,248 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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