Patterns of care in the management of high-risk COPD in the US (2011–2019): an observational study for the CONQUEST quality improvement program
Notice bibliographique
Résumé
Background: In this study, we compare management of patients with high-risk chronic obstructive pulmonary disease (COPD) in the United States to national and international guidelines and quality standards, including the COllaboratioN on QUality improvement initiative for achieving Excellence in STandards of COPD care (CONQUEST). Methods: Patients were identified from the DARTNet Practice Performance Registry and categorized into three high-risk cohorts in each year from 2011 to 2019: newly diagnosed (≤12 months after diagnosis), already diagnosed, and patients with potential undiagnosed COPD. Patients were considered high-risk if they had a history of exacerbations or likely exacerbations (respiratory consult with prescribed medication). Descriptive statistics for 2019 are reported, along with annual trends. Findings: In 2019, 10% (n = 16,610/167,197) of patients met high-risk criteria. Evidence of spirometry for diagnosis was low; in 2019, 81% (n = 1228/1523) of patients newly diagnosed at high-risk had no record of spirometry/peak expiratory flow in the 12 months pre- or post-diagnosis and 43% (n = 651/1523) had no record of COPD symptom review. Among those newly and already diagnosed at high-risk, 52% (n = 4830/9350) had no evidence of COPD medication. Interpretation: Findings suggest inconsistent adherence to evidence-based guidelines, and opportunities to improve identification, documentation of services, assessment, therapeutic intervention, and follow-up of patients with COPD. Funding: This study was conducted by the Observational and Pragmatic Research Institute (OPRI) Pte Ltd and was partially funded by Optimum Patient Care Global and AstraZeneca Ltd. No funding was received by the Observational & Pragmatic Research Institute Pte Ltd (OPRI) for its contribution.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».