Automated Chronic Obstructive Pulmonary Disease Phenotyping and Control Assessment in Primary Care: Retrospective Multicenter Study Using the Seleida Model
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) remains a leading global health burden. In primary care, the inconsistent availability of spirometry and symptom scores limits the detection of patients with poor disease control. There is a pressing need for scalable, data-driven tools that leverage routinely collected clinical information to support timely, equitable, and guideline-concordant interventions. Objective: This study aims to validate the performance of Seleida-a fully automated, deterministic, and bijective model for COPD control assessment and phenotyping-using real-world primary care data and to evaluate its feasibility for integration into electronic health record (EHR)-based informatics systems. Methods: Seleida estimates the probability of poor control (Pr) using two objective EHR variables: (1) annual dispensations of short-acting bronchodilators-specifically short-acting β2-agonists (SABA), short-acting muscarinic antagonists (SAMA), or both, and (2) number of dispensed antibiotic courses for bronchitis or COPD exacerbations. Its bijective structure supports both forward risk estimation and reverse phenotype inference. In a retrospective cohort of 106 patients, agreement was assessed between 2 phenotyping systems (a 126-combination model and a streamlined 21-combination version) and with clinician-assigned classifications. Due to sample size limitations, a provisional risk threshold of Pr>.50 was adopted for internal stratification. Results: Seleida showed perfect agreement between phenotyping systems (Cohen κ=1.00; P<.001) and substantial concordance with clinician-assigned profiles (Cohen κ=0.70; P<.001). The model operates transparently, without machine learning, and can be embedded into EHR platforms or applied manually using a visual framework. It enables individualized risk estimation, phenotype-driven treatment planning, and population-level case identification-particularly in settings with limited access to traditional diagnostic tools. Conclusions: Seleida provides a reproducible and interpretable framework for COPD control monitoring using high-frequency prescribing data. Its transparent logic, low data burden, and interoperability enable integration across diverse digital infrastructures, including resource-limited settings. By supporting both individualized care and population-level risk stratification, Seleida bridges predictive analytics with real-world clinical decision-making. Ongoing multicenter validation will determine its generalizability, clinical impact, and cost-effectiveness at scale.
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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 | 0,018 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».