Population-based case-finding to identify subjects with undiagnosed asthma or COPD
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: ∼5-10% of adults may have undiagnosed airflow obstruction. The objective of this study was to develop a population-based case-finding strategy to assess the prevalence of undiagnosed airflow obstruction (asthma or COPD) amongst adults with respiratory symptoms in Canada. METHODS: Adults without a previous history of asthma, COPD or lung disease were recruited using random digit-dialling and asked if they had symptoms of dyspnoea, cough, sputum or wheeze within the past 6 months. Those who answered affirmatively completed the Asthma Screening Questionnaire (ASQ), COPD-Diagnostic Questionnaire (COPD-DQ) and COPD Assessment Test (CAT). Those with an ASQ score of ≥6 or a COPD-DQ score of ≥20 underwent pre- and post-bronchodilator spirometry to diagnose asthma or COPD. RESULTS: 12 117 individuals were contacted at home and assessed for study eligibility. Of the 1260 eligible individuals, 910 (72%) enrolled and underwent spirometry. Ultimately, 184 subjects (20% of those enrolled) had obstructive lung disease (73 asthma and 111 COPD). Individuals found to have undiagnosed asthma or COPD had more severe respiratory symptoms and impaired quality of life compared with those without airflow obstruction. The ASQ, COPD-DQ, and CAT had ROC areas for predicting undiagnosed asthma or COPD of 0.49, 0.64 and 0.56, respectively. Four descriptive variables (age, BMI, sex and pack-years smoked) produced better receiver operating characteristic (ROC) values than the questionnaires (ROC area=0.68). CONCLUSION: 20% of randomly selected individuals who report respiratory symptoms in Canada have undiagnosed airflow obstruction due to asthma or COPD. Questionnaires could exclude subjects at low risk but lack the ability to accurately find subjects with undiagnosed disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».