Assessment and Management of Patients with Chronic Cough by Certified Respiratory Educators: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The value of other health care professionals is increasingly being recognized to compensate for the shortage of physicians in Canada. Chronic cough is one of the most common reasons for consultation with a respirologist. In the present study, a prospective, randomized, controlled study was undertaken to determine whether Certified Respiratory Educators (CREs) could manage screened patients with chronic cough as effectively as respirologists. METHODS: An eight-week, prospective, parallel-design, randomized, controlled trial of the management of chronic cough patients was conducted. Patients were screened to exclude those with potentially life-threatening conditions. The primary outcome was the number of patients whose cough resolved or subjectively improved. RESULTS: A total of 198 patients were randomly assigned, and eight-week data were available on 151 patients. Mean age of the patients was 49.8+/-13.4 years, 70.2% were female and median cough duration was 16 months. The screening process was effective and referral wait times decreased from a median of two months to less than four weeks (P<0.0001). The educators averaged 4.9 contacts per patient compared with 2.7 by the physicians over the eight-week study period (P<0.0001). Most patients had had multiple therapeutic trials before referral. Cough resolved or improved in two-thirds of the patients at eight weeks; however, more patients showed improvement in the educator arm than in the physician arm, P<0.02. Cough-specific quality of life improved similarly in the two study arms at eight weeks (physician arm: 61.5+/-14.1 to 52.6+/-14.4, P<0.0001; CRE arm: 58.1+/-14.9 to 50.0+/-15.8, P=0.0003). CONCLUSIONS: CREs can safely and effectively assess, as well as appropriately treat, screened patients with chronic cough with a resultant reduction in wait times.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».