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Enregistrement W2898753907 · doi:10.1164/rccm.201804-0621ci

Underdiagnosis and Overdiagnosis of Chronic Obstructive Pulmonary Disease

2018· review· en· W2898753907 sur OpenAlexaff
Nermin Diab, Andrea S. Gershon, Don D. Sin, Wan C. Tan, Jean Bourbeau, Louis‐Philippe Boulet, Shawn D. Aaron

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université LavalUniversity of TorontoMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverdiagnosisMedicinePulmonary diseaseEpidemiologyIntensive care medicineDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is regarded as one of the leading causes of morbidity and mortality across the world, yet its proper diagnosis remains a challenge. Community-based population studies conducted in North and South America, Europe, Australia, and Asia have revealed that 10% to 12% of adults aged 40 years or older have evidence of persistent airflow limitation on spirometry, but only 20% to 30% of these subjects have been diagnosed with COPD. These studies collectively suggest that approximately 70% of COPD worldwide may be underdiagnosed. Conversely, other studies have shown that between 30% and 60% of patients with a previous physician diagnosis of COPD do not actually have the disease, and hence they have been overdiagnosed. In this review, we define under- and overdiagnosis and explore the prevalence and the burden of under- and overdiagnosis of COPD on both patients and healthcare systems. We further describe potential solutions to reduce the incidence of under- and overdiagnosis of COPD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,008
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations320
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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