French CAPTURE screening tool for undiagnosed obstructive lung disease in primary care
Notice bibliographique
Résumé
Background: Obstructive lung diseases (OLD), primarily asthma and COPD are among the leading causes of morbidity and mortality worldwide. Still, they are largely underdiagnosed. Early identification of symptomatic patients would help to anticipate treatment and could improve long-term prognosis. What is the predictive accuracy of the French-translated CAPTURE tool, combining a 5-items questionnaire with a selective use of peak expiratory flow rate, for identifying undiagnosed OLD in a French primary care population? Study design and methods: Prospective multicentre study conducted in 17 primary care centres from April 2023 to October 2024. Trial was prospectively registered ( NCT05654597 ). Participants aged ≥40 years, without diagnosis of OLD were enrolled. CAPTURE was translated to French (CAPTUREF). Sensibility and specificity for undiagnosed OLD identification were measured using Martinez’s thresholds (AJRCCM, 2017). Areas under the ROC curve (AUC) for CAPTUREF and its components were calculated. Enrolment stopped before completion after a futility analysis. Results: 983/1002 participants had complete data. 60% were women, mean age was 60.2 ±11.2 years. Of the 52 (5%) participants with spirometry-defined OLD, 11 patients had a positive CAPTUREF screening. Sensitivity was 21.15% and specificity 94.74% for OLD identification. AUCs for CAPTUREF, questionnaire alone and PEF alone were 0.69, 0.68 and 0.58, respectively. A sensitivity analysis with optimal PEF thresholds (320 L/min for women, 490L/min for men) increased accuracy of CAPTUREF. Questionnaire items 1 and 5 combined with PEF achieved an AUC of 0.80. Interpretation: CAPTUREF screening tool had low sensitivity and high specificity for OLD.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».