Opportunities to diagnose fibrotic lung diseases in routine care: A primary care cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Temporal trends of healthcare use in the period before a diagnosis of pulmonary fibrosis are poorly understood. We investigated trends in respiratory symptoms and LR HRU in the 10 years prior to diagnosis. METHODS: We analysed a primary care clinical cohort database (UK OPCRD) and assessed patients aged ≥40 years who had an electronically coded diagnosis of pulmonary fibrosis between 2005 and 2015 and a minimum 2 years of continuous medical records prior to diagnosis. Exclusion criteria consisted of electronic codes for recognized causes of pulmonary fibrosis such as CTD, sarcoidosis or EAA. RESULTS: Data for 2223 patients were assessed. Over the 10 years prior to diagnosis of pulmonary fibrosis, there was a progressive increase in HRU across multiple LR-related domains. Five years before diagnosis, 18% of patients had multiple healthcare contacts for LR complaints; this increased to 79% in the year before diagnosis, with 38% of patients having five or more healthcare contacts. CONCLUSION: There are opportunities to diagnose pulmonary fibrosis at an earlier stage; research into case-finding algorithms and strategies to educate primary care physicians is required.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».