<p>GOLD Classifications, COPD Hospitalization, and All-Cause Mortality in Chronic Obstructive Pulmonary Disease: The HUNT Study</p>
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease (GOLD) has published three classifications of COPD from 2007 to 2017. No studies have investigated the ability of these classifications to predict COPD-related hospitalizations. We aimed to compare the discrimination ability of the GOLD 2007, 2011, and 2017 classifications to predict COPD hospitalization and all-cause mortality. Patients and Methods: We followed 1300 participants with COPD aged ≥ 40 years who participated in the HUNT Study (1995– 1997) through to December 31, 2015. Survival analysis and time-dependent area under receiver operating characteristics curves (AUC) were used to compare the discrimination abilities of the GOLD classifications. Results: Of the 1300 participants, 522 were hospitalized due to COPD and 896 died over 20.4 years of follow-up. In adjusted models, worsening GOLD 2007, GOLD 2011, or GOLD 2017 categories were associated with higher hazards for COPD hospitalization and all-cause mortality, except for the GOLD 2017 classification and all-cause mortality (p trend =0.114). In crude models, the AUCs (95% CI) for the GOLD 2007, GOLD 2011, and GOLD 2017 for COPD hospitalization were 63.1 (58.7– 66.9), 60.9 (56.1– 64.4), and 56.1 (54.0– 58.1), respectively, at 20-years’ follow-up. Corresponding estimates for all-cause mortality were 57.0 (54.8– 59.1), 54.1 (52.1– 56.0), and 52.6 (51.0– 54.3). The differences in AUCs between the GOLD classifications to predict COPD hospitalization and all-cause mortality were constant over the follow-up time. Conclusion: The GOLD 2007 classification was better than the GOLD 2011 and 2017 classifications at predicting COPD hospitalization and all-cause mortality. Keywords: GOLD grades, ABCD groups, COPD hospitalization, mortality, area under curve, AUC
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».