Clinical characteristics and healthcare resource utilization in patients with chronic obstructive pulmonary disease in Hong Kong
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a significant cause of mortality, with its prevalence projected to rise in Asia. The primary objective of this study was to describe clinical characteristics, maintenance treatment, and healthcare resource utilization (HCRU) among patients with COPD in Hong Kong. Secondary objectives were to assess patient demographics and clinical characteristics by eosinophil (EOS) levels, and compare the demographics, clinical characteristics, and treatment patterns of patients on multiple-inhaler triple therapy (MITT). METHODS: This study analyzed a cohort of patients with COPD who had entered a previously initiated prospective cohort study involving patients with COPD and/or asthma at the Prince of Wales Hospital between 2017 and 2019. RESULTS: Patients with COPD were enrolled (N = 220, mean age 74.3 years, 97 % male). Twelve months prior to baseline assessment, 66 % of patients were on MITT, 17 % on long-acting muscarinic antagonists (LAMAs)/long-acting beta-agonists (LABAs), and 7 % on inhaled corticosteroids (ICS)/LABA. Compared with ICS/LABA or LAMA/LABA, more patients on MITT experienced ≥1 exacerbation (26.7 %, 10.5 %, 39.7 %, respectively). Patients on MITT also had a higher mean (SD) COPD Assessment Test score (9.4 [5.9]) and modified Medical Research Council Dyspnea Scale score (1.7 [0.7]) and incurred the most COPD-related and total HCRU costs. Compared with patients with EOS ≤300 cells/μL, those with EOS >300 cells/μL had a higher number of exacerbations. CONCLUSIONS: Patients with COPD in Hong Kong treated with MITT presented more severe disease profiles and incurred higher costs. These data can be used for decision making in patients with moderate-to-severe COPD in Hong Kong.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».