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Enregistrement W2919543584 · doi:10.1111/crj.13016

Diagnosis and management of asthma, COPD and asthma‐COPD overlap among primary care physicians and respiratory/allergy specialists: A global survey

2019· article· en· W2919543584 sur OpenAlexaff
Christine Jenkins, J. Mark FitzGerald, Fernando J. Martínez, Dirkje S. Postma, Stephen I. Rennard, Thys van der Molen, Asparuh Gardev, Eduardo H. Genofre, Peter M.A. Calverley

Notice bibliographique

RevueThe Clinical Respiratory Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAstraZeneca
Mots-clésMedicineAsthmaCOPDSpirometryRespondentPrimary careFamily medicineAllergyIntensive care medicinePhysical therapyInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Asthma-chronic obstructive pulmonary disease (COPD) overlap (ACO) is a heterogenous condition with clinical features shared by both asthma and COPD. OBJECTIVES: This online global survey of respiratory/allergy specialists and primary care practitioners (PCPs) was performed to understand current clinical approaches to the differential diagnosis and management of asthma, COPD and ACO. METHODS: Respondents were recruited through: (a) a global online physician respondent community (49,980 PCPs and 7205 specialists); (b) market research agents; (c) experts; (d) professional societies; (e) colleague invitation. Respondents were presented with a survey including hypothetical clinical scenarios of diagnostic uncertainty to identify management approaches. RESULTS: 891 responses (447 PCPs and 444 specialists) were collected across 13 countries. Reported features used for diagnosis of asthma and COPD were consistent with practice guidelines, but there was variability in those selected for ACO diagnosis. Features typically selected by specialists focused on spirometry/history, while PCPs focused on previous treatment/symptoms. Most respondents could correctly diagnose patients with features of ACO; however, features selected for theoretical diagnosis were often different to those selected in the case scenarios. Additionally, treatment selection was often inconsistent with guidelines, with over half of respondents not recommending inhaled corticosteroids in a patient with ACO and dominant features of asthma. CONCLUSION: While most PCPs and respiratory/allergy specialists can reach a working diagnosis of ACO, there remains uncertainty around which diagnostic features are most important and what constitutes optimal management. It is imperative that clinical studies including patients with ACO are initiated, allowing the generation of evidence-based management strategies.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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