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Enregistrement W3105157119 · doi:10.1101/651901

The Acute COPD Exacerbation Prediction Tool (ACCEPT): development and external validation study of a personalised prediction model

2019· preprint· en· W3105157119 sur OpenAlexafffund
Amin Adibi, Don D. Sin, Abdollah Safari, KATE JOHNSON, Shawn D. Aaron, J. Mark FitzGerald, Mohsen Sadatsafavi

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaSt. Paul's HospitalCentre for Advancing Health OutcomesOttawa HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Thoracic Society
Mots-clésExacerbationMedicineCOPDInternal medicineCohortCopd exacerbationAcute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Accurate prediction of exacerbation risk enables personalised chronic obstructive pulmonary disease (COPD) care. We developed and validated a generalisable model to predict the individualised rate and severity of COPD exacerbations. Methods We pooled data from three COPD trials on patients with a history of exacerbations. We developed a mixed-effect model to predict exacerbations over one-year. Severe exacerbations were those requiring inpatient care. Predictors were a history of exacerbations, age, sex, body mass index, smoking status, domiciliary oxygen therapy, lung function, symptom burden, and current medication use. ECLIPSE, a multicentre cohort study, was used for external validation. Results The development dataset included 2,380 patients (mean 64·7 years, 1373 [57·7%] men, mean exacerbation rate 1·42/year, 0·29/year [20·5%] severe). When validated against all COPD patients in ECLIPSE (n=1819, mean 63·3 years, 1186 [65·2%] men, mean exacerbation rate 1·20/year, 0·27/year [22·2%] severe), the area-under-curve was 0·81 (95%CI 0·79–0·83) for ≥2 exacerbations and 0·77 (95%CI 0·74–0·80) for ≥1 severe exacerbation. Predicted rates were 0·25/year for severe and 1·31/year for all exacerbations, close to the observed rates (0·27/year and 1·20/year, respectively). In ECLIPSE patients with a prior exacerbation history (n=996, mean 63·6 years, 611 (61·3%) men, mean exacerbation rate 1·82/year, 0·40/year [22·0%] severe), the area-under-curve was 0·73 (95%CI 0·70–0·76) for ≥2 exacerbations and 0·74 (95%CI 0·70–0·78) for ≥1 severe exacerbation. Calibration was accurate for severe exacerbations (predicted=0·37/year, observed=0·40/year) and all exacerbations (predicted=1·80/year, observed=1·82/year). The model is accessible at http://resp.core.ubc.ca/ipress/accept . Interpretation This model can be used as a decision tool to personalise COPD treatment and prevent exacerbations. Research in context Evidence before this study Preventing future exacerbations is a major goal in COPD care. Because of adverse effects, preventative treatments should be reserved for those at a higher risk of future exacerbations. Predicting exacerbation risk in individual patients can guide these clinical decisions. A 2017 systematic review reported that of the 27 identified COPD exacerbation prediction tools, only two had reported external validation and none was ready for clinical implementation. To find the studies that were published afterwards, we searched PubMed for articles on development and validation of COPD exacerbation prediction since 2015, using the search terms “COPD”, “exacerbation”, “model”, and “validation”. We included studies that reported prediction of either the risk or the rate of exacerbations and excluded studies that did not report external validation. Our literature search revealed two more prediction models neither of which was deemed generalisable due to lack of methodological rigour, or local and limited nature of the data available to investigators. Added value of this study We used data from three randomised trials to develop ACCEPT, a clinical prediction tool based on routinely available predictors for COPD exacerbations. We externally validated ACCEPT in a large, multinational prospective cohort. To our knowledge, ACCEPT is the first COPD exacerbation prediction tool that jointly estimates the individualised rate and severity of exacerbations. Successful external validation of ACCEPT showed that its generalisability can be expanded across geography and beyond the setting of therapeutic trials. ACCEPT is designed to be easily applicable in clinical practice and is readily accessible as a web application. Implications of all the available evidence Current guidelines rely on a history of exacerbations as the sole predictor of future exacerbations. Simple clinical and demographic variables, in aggregate, can be used to predict COPD exacerbations with improved accuracy. ACCEPT enables a more personalised approach to treatment based on routinely collected clinical data by allowing clinicians to objectively differentiate risk profiles of patients with similar exacerbation history. Care providers and patients can use individualised exacerbation risk estimates to decide on preventive therapies based on objectively-established or patient-specific thresholds for treatment benefit and harm. COPD clinical researchers can use this tool to target enriched populations for enrolment in clinical trials.

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)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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