Systematic review of clinical prediction models to support the diagnosis of asthma in primary care
Notice bibliographique
Résumé
Diagnosing asthma is challenging. Misdiagnosis can lead to untreated symptoms, incorrect treatment and avoidable deaths. The best combination of clinical features and tests to achieve a diagnosis of asthma is unclear. As asthma is usually diagnosed in non-specialist settings, a clinical prediction model to aid the assessment of the probability of asthma in primary care may improve diagnostic accuracy. We aimed to identify and describe existing prediction models to support the diagnosis of asthma in children and adults in primary care. We searched Medline, Embase, CINAHL, TRIP and US National Guidelines Clearinghouse databases from 1 January 1990 to 23 November 17. We included prediction models designed for use in primary care or equivalent settings to aid the diagnostic decision-making of clinicians assessing patients with symptoms suggesting asthma. Two reviewers independently screened titles, abstracts and full texts for eligibility, extracted data and assessed risk of bias. From 13,798 records, 53 full-text articles were reviewed. We included seven modelling studies; all were at high risk of bias. Model performance varied, and the area under the receiving operating characteristic curve ranged from 0.61 to 0.82. Patient-reported wheeze, symptom variability and history of allergy or allergic rhinitis were associated with asthma. In conclusion, clinical prediction models may support the diagnosis of asthma in primary care, but existing models are at high risk of bias and thus unreliable for informing practice. Future studies should adhere to recognised standards, conduct model validation and include a broader range of clinical data to derive a prediction model of value for clinicians.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».