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Enregistrement W4402239570 · doi:10.1016/j.chest.2024.07.183

Impact of Dyspnea on Adults With Respiratory Symptoms Without a Defined Diagnosis

2024· article· en· W4402239570 sur OpenAlexafffundabout
Jared Bierbrier, Emily Gerstein, G. À. Whitmore, Katherine L. Vandemheen, Céline Bergeron, Louis‐Philippe Boulet, Andréanne Côté, Stephen K. Field, Erika Penz, Andrew McIvor, Catherine Lemière, Samir Gupta, Paul Hernandez, Irvin Mayers, Mohit Bhutani, M. Diane Lougheed, Christopher Licskai, Tanweer Azher, Nicole Ezer, Martha Ainslie, Gonzalo G. Alvarez, Sunita Mulpuru, Shawn D. Aaron

Notice bibliographique

RevueCHEST Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandQueen's UniversityUniversity of AlbertaDalhousie UniversitySt. Michael's HospitalMcMaster UniversityUniversité de MontréalUniversity of SaskatchewanUniversity of ManitobaInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecWestern UniversityUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaUniversity of ReginaUniversity of CalgaryUniversity of OttawaMcGill UniversityOttawa Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineRespiratory systemIntensive care medicineCardiologyInternal medicinePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We investigated dyspnea; its associated risk factors; and its impact on health care utilization, quality of life, and work productivity in adults with undiagnosed respiratory symptoms. RESEARCH QUESTION: What is the impact of dyspnea in adults with undiagnosed respiratory symptoms? STUDY DESIGN AND METHODS: This population-based study included 2,857 adults who were experiencing respiratory symptoms. These individuals had not been previously diagnosed with any lung conditions and were recruited from 17 Canadian centers using random digit dialing. Each participant underwent spirometry testing both before and after using a bronchodilator to determine if they met the diagnostic criteria for COPD, asthma, or preserved ratio impaired spirometry (PRISm), or if their spirometry results were normal. An age-matched control group (n = 231) was similarly recruited using random digit dialing. A dyspnea impact assessment score from 0 to 100 was produced using questions from the COPD Assessment Test and St. George's Respiratory questionnaire. RESULTS: Individuals with PRISm (n = 172) reported more impactful dyspnea (mean score, 63.0; 95% CI, 59.5-66.4) than those with undiagnosed asthma (n = 265; mean score, 56.6; 95% CI, 53.9-59.3) or undiagnosed COPD (n = 330; mean score, 57.5; 95% CI, 55.1-59.9). All groups reported significantly more impactful dyspnea than the control group (mean score, 13.8; 95% CI, 11.8-15.7). Patient-specific risk factors including age, sex, BMI, smoking, and comorbidities explained 20.6% of the variation in dyspnea. An additional 12.4% of the variation was explained by disease classification and another 1.7% by the severity of lung function impairment assessed with spirometry. After adjusting for age, sex, and BMI, greater dyspnea impact was associated with increased health care utilization, lower quality of life, and reduced work productivity. INTERPRETATION: Our findings showed that in community-based adults with undiagnosed respiratory symptoms, those identified with PRISm experienced the greatest impact of dyspnea. Dyspnea imposes burdens on the health care system and is associated with impaired quality of life and work productivity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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