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Enregistrement W4399207985 · doi:10.1513/annalsats.202312-1020oc

The Impact of Changing Race-Specific Equations for Lung Function Tests among Veterans with Chronic Obstructive Pulmonary Disease

2024· article· en· W4399207985 sur OpenAlexaff
Laura J. Spece, Travis Hee Wai, Lucas M. Donovan, Kevin I. Duan, Robert Plumley, Kristina Crothers, Neeta Thakur, Aaron Baugh, Sophia Hayes, Fernando Picazo, Laura C. Feemster, David H. Au

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineCOPDLung functionRace (biology)LungGerontologyInternal medicineGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale The American Thoracic Society recommended a single reference equation for spirometry, but the impact on patients is not known. Objectives To estimate the effect of changing to a single reference equation among veterans with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Methods A cross-sectional study was conducted including veterans aged ⩾40 to ⩽89 years with COPD and spirometry results from 21 facilities between 2010 and 2019. We collected race and ethnicity data from the electronic health record. We estimated the percentage change in the number of veterans with lung function meeting clinical thresholds used to determine eligibility for lung resection for cancer, lung volume reduction surgery (LVRS), and lung transplantation referral. We estimated the change for each level of U.S. Department of Veterans Affairs service connection and financial impact. Results We identified 44,892 veterans (Asian, 0.5%; Black, 11.8%; White, 80.8%; and Hispanic, 1.8%). When changing to a single reference equation, Asian and Black veterans had reduced predicted lung function that could result in less surgical lung resection (4.4% and 11.1%, respectively) while increasing LVRS (1.7% and 3.8%) and lung transplantation evaluation for Black veterans (1.2%). White veterans had increased predicted lung function and could experience increased lung resection (8.1%), with less LVRS (3.3%) and lung transplantation evaluation (0.9%). Some Asian and Black veterans could experience increases in monthly disability payments (+$540.38 and +$398.38), whereas White veterans could see a decrease (−$588.79). When aggregated, Hispanic veterans experienced changes attributable to their racial identity and, because this sample was predominantly Hispanic White, had similar results to White veterans. Conclusions Changing the reference equation could affect access to treatment and disability benefits, depending on race. If adopted, the use of discrete clinical thresholds needs to be reassessed, considering patient-centered outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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