Prevalence and Risk Factors for Refractory and Resolved Chronic Cough in the Canadian Longitudinal Study of Aging (CLSA)
Notice bibliographique
Résumé
<bold>Background:</bold> Chronic cough (CC) affects 16% of individuals in the Canadian Longitudinal Study of Aging (CLSA), but the prevalence of either refractory chronic cough (RCC) or resolved chronic cough (ResCC), along with medication use, remains unclear. Understanding RCC burden is essential for identifying populations that may benefit from novel therapies. <bold>Objectives:</bold> To determine the prevalence, demographics, and factors for RCC and ResCC, with and without medication use. <bold>Methods:</bold> Participants reporting daily cough at baseline and follow-up 3 years later were analyzed. RCC was defined as persistent cough at both time points, while ResCC included those with baseline cough that resolved by follow-up. Medication use for CC was documented. Multivariate models assessed odds ratios (ORs) for RCC with or without medication at baseline. <bold>Results:</bold> Among 26,606 participants at follow-up, 834 (3%) had RCC with medication, 1,341 (5%) had RCC without treatment, 611 (2%) had ResCC with medication, and 1,273 (5%) had ResCC without medication. Common treatments included anti-acids (62%), inhalers (42%), neuromodulators (14%), nasal sprays (15%), and antihistamines (10%). Factors associated with RCC included persistent smoking, provincial location, wheeze, asthma, COPD, neurological conditions, anxiety, ACE-inhibitor use, and bowel disorders. Smoking cessation was associated with lower RCC risk. <bold>Conclusion:</bold> Many individuals with RCC remain untreated, while some with ResCC improve without therapy. Identifying key risk factors and the underutilization of treatments highlights the need for better RCC recognition and management.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».