Practical utility of general practice data capture and spatial analysis for understanding COPD and asthma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: General practice-based (GP) healthcare data have promise, when systematically collected, to support estimating local rates of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and asthma, variations in burden of disease, risk factors and comorbid conditions, and disease management and quality of care. The use of GP information systems for health improvement has been limited, however, in the scope and quality of data. This study assessed the practical utility of de-identified clinical databases for estimating local rates of COPD and asthma. We compared COPD and asthma rates to national benchmarks, examined health related risk factors and co-morbidities as correlates of COPD and asthma, and assessed spatial patterns in prevalence estimates at the small-area level. METHODS: Data were extracted from five GP databases in western Adelaide, South Australia, for active patients residing in the region between 2012 and 2014. Prevalence estimates were computed at the statistical area 1 (SA1) spatial unit level using the empirical Bayes estimation approach. Descriptive analyses included summary statistics, spatial indices and mapping of geographic patterns. Bivariate associations were assessed, and disease profiles investigated to ascertain multi-morbidities. Multilevel logistic regression models were fitted, accounting for individual covariates including the number of comorbid conditions to assess the influence of area-level socio-economic status (SES). RESULTS: For 33,725 active patients, prevalence estimates were 3.4% for COPD and 10.3% for asthma, 0.8% higher and 0.5% lower for COPD and asthma, respectively, against 2014-15 National Health Survey (NHS) benchmarks. Age-specific comparisons showed discrepancies for COPD in the '64 years or less' and 'age 65 and up' age groups, and for asthma in the '15-25 years' and '75 years and up' age groups. Analyses confirmed associations with individual-level factors, co-morbid conditions, and area-level SES. Geographic aggregation was seen for COPD and asthma, with clustering around GP clinics and health care centres. Spatial patterns were inversely related to area-level SES. CONCLUSION: GP-based data capture and analysis has a clear potential to support research for improved patient outcomes for COPD and asthma via knowledge of geographic variability and its correlates, and how local prevalence estimates differ from NHS benchmarks for vulnerable age-groups.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».