Derivation and validation of the UCAP-Q case-finding questionnaire to detect undiagnosed asthma and COPD
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many people with asthma and COPD remain undiagnosed. We developed and validated a new case-finding questionnaire to identify symptomatic adults with undiagnosed obstructive lung disease. METHODS: random-digit dialling. Pre- and post-bronchodilator spirometry was used to confirm asthma or COPD. Predictive questions were selected using multinomial logistic regression with backward elimination. Questionnaire performance was assessed using sensitivity, predictive values and area under the receiver operating characteristic curve (AUC). The questionnaire was assessed for test-retest reliability, acceptability and readability. External validation was prospectively conducted in an independent sample and predictive performance re-evaluated. RESULTS: A 13-item Undiagnosed COPD and Asthma Population Questionnaire (UCAP-Q) case-finding questionnaire to predict undiagnosed asthma or COPD was developed. The most appropriate risk cut-off was determined to be 6% for either disease. Applied to the derivation sample (n=1615), the questionnaire yielded a sensitivity of 92% for asthma and 97% for COPD; specificity of 17%; and an AUC of 0.69 (95% CI 0.64-0.74) for asthma and 0.82 (95% CI 0.78-0.86) for COPD. Prospective validation using an independent sample (n=471) showed sensitivities of 93% and 92% for asthma and COPD, respectively; specificity of 19%; with AUCs of 0.70 (95% CI 0.62-0.79) for asthma and 0.81 (95% CI 0.74-0.87) for COPD. AUCs for UCAP-Q were higher compared to AUCs for currently recommended case-finding questionnaires for asthma or COPD. CONCLUSIONS: The UCAP-Q demonstrated high sensitivities and AUCs for identifying undiagnosed asthma or COPD. A web-based calculator allows for easy calculation of risk probabilities for each 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 | 0,024 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».