Research and Healthcare Priorities of Individuals Living with COPD
Notice bibliographique
Résumé
This study describes the research and healthcare priorities of individuals living with COPD. On an online survey, individuals living with COPD assigned a percentage of funding to 22 research priorities and a percentage of time spent communicating with a healthcare provider to 24 healthcare priorities, indicating which topics were most important. For each research and healthcare priority, we examined the selection frequency of the priority and used chi-square analyses to examine differences in priority selection by quartiles of airflow obstruction (percent predicted forced expiratory volume in 1-sec (FEV1%predicted)) and breathlessness burden and exacerbation risk. Based on participants’ responses (N = 148, 47% women; Mean ± Standard Deviation age = 68 ± 9 yrs) relief of breathlessness was the most often selected research (76% of respondents) and healthcare priority (61% of respondents). It was selected most often, regardless of disease severity or breathlessness burden and exacerbation risk. We found differences for disease severity and breathlessness burden and exacerbation risk in some research priorities (e.g., to improve the maximal amount of exercise of adults living with COPD in and out of the home (χ2(3) = 9.97, Cramer’s V =.28) and healthcare priorities (e.g., increase your ability to exercise (χ2(3) = 9.72, Cramer’s V =.27)). This study provides empirical evidence that relief of breathlessness is a top research and healthcare priority for individuals living with COPD. Future healthcare and research activities should align with the priorities of individuals with COPD to improve their care by minimizing disease/symptom burden and optimizing health-related quality of life.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».