Sex-Based Disparities in Clinical Burden and Diagnostic Delay in COPD: Insights from Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
Background. Sex-based disparities in chronic obstructive pulmonary disease (COPD) diagnosis remain underexplored, particularly in primary care settings. This study assessed sex differences in clinical burden, diagnostic delay, and missed diagnostic opportunities using conventional and composite metrics. Methods. A cross-sectional analysis was conducted in 166 newly diagnosed COPD patients (76 women, 90 men) from Spanish primary care. Clinical severity, healthcare use, and diagnostic timing were compared using Mann–Whitney and chi-squared tests. Composite indices included the Symptom Intensity Score, Diagnostic Inertia Indices, DOSE Index, and Diagnosis Complexity Score. Multivariable regressions evaluated independent associations. Results. At diagnosis, women showed a greater clinical and functional burden (FEV1 % predicted: 50.4% vs. 61.4%, p < 0.001; symptom intensity z-score: 0.13 vs. −0.67, p < 0.001), higher diagnostic complexity (Diagnosis Complexity Score: 403.5 vs. 272.0, p < 0.001), and longer diagnostic delay (median: 133.0 vs. 66.5 days, p < 0.001). Stratified and composite analyses confirmed consistent sex-based asymmetries. In adjusted models, being female independently predicted a longer diagnostic delay (β = 0.888, p = 0.005), but was not significantly associated with the burden of missed diagnostic opportunities (MDOs) (β = 0.112, p = 0.395). Conclusions. Women with newly diagnosed COPD experience greater symptom burden and longer diagnostic delays. Composite metrics may improve the identification of diagnostic disparities in routine clinical settings.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».