Underdiagnosis and Overdiagnosis of Asthma
Notice bibliographique
Résumé
Asthma is diagnosed on the basis of respiratory symptoms of wheeze, cough, chest tightness, and/or dyspnea together with physiologic evidence of variable expiratory airflow limitation. The prevalence of asthma varies widely around the world, ranging from 0.2% to 21.0% in adults and from 2.8% to 37.6% in 6- to 7-year-old children. Population-based studies in children, adults, and the elderly suggest that from 20% to 70% of people with asthma in the community remain undiagnosed and hence untreated. Underdiagnosis of asthma has been found to be associated with underreporting of respiratory symptoms by patients to physicians as well as poor socioeconomic status. On the opposite side of the spectrum, studies of patients with physician-diagnosed asthma suggest that 30-35% of adults and children diagnosed with asthma do not have current asthma, suggesting that asthma is also overdiagnosed in the community. Overdiagnosis of current asthma can occur because of physicians' failure to confirm variable airflow limitation at the time of diagnosis or when sustained clinical remission of disease goes unrecognized. In this review, we define under- and overdiagnosis and explore the prevalence and burden of under- and overdiagnosis of asthma both in patients and within healthcare systems. We further describe potential solutions to prevent under- and overdiagnosis of asthma.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».