Misdiagnosis of OADs in community patients with inhaled prescription medication for shortness of breath
Notice bibliographique
Résumé
<b>Background:</b> Obstructive airway diseases (OADs) mainly asthma and chronic obstructive pulmonary disease (COPD) are the two common diseases associated with shortness of breath (SOB) symptoms. <b>Objective:</b> To compare physician-diagnosis of asthma and COPD among community patients with SOB and with prescribed inhalers to spirometrically-defined diagnosis or expert consensus based on ATS/ERS standard guidelines. <b>Method:</b> 328 of eligible SOB patients were identified through community pharmacies in Edmonton and Saskatoon, in Canada. Full pre and post-bronchodilator PFT were performed and diagnosis subsequently determined based on guideline-derived criteria approved by three expert physicians. <b>Result:</b> 45.4% of patients had a diagnosis of asthma and 29.6% COPD. Subjects were Caucasian (86%), female (57%), and had a postsecondary education (49%) and with a median age of 50 years. Only 40% of patients had prior PFT performed to provide a diagnosis from a family-care physician. Self-reported medications for management included SABA (74.1%), inhaled corticosteroids (28.0%), and combination inhaler products (35%). Measures of agreement ( that is, sensitivity (Sens) and specificity(Spec)) of physician-diagnosis with guideline-derived diagnosis were: asthma (Sens=71%, Spec=51%, Kappa=0.22, p=0.001), and COPD (Sens=28%.; Spec=95%, Kappa=0.28, p=0.001). <b>Conclusion:</b> Significant disagreement exists between physician-diagnosis and guideline-derived diagnosis among management of community patients with SOB symptoms. Most patients are prescribed inhalers without a PFT diagnostic workup. This may be in part due to the inadequate understanding of PFT interpretation and usage by family-care physicians.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».