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Enregistrement W4416638703 · doi:10.1183/13993003.congress-2025.pa2018

Between-country variability in prognostic properties of exacerbation history in COPD

2025· article· W4416638703 sur OpenAlexaff
Mohsen Sadatsafavi, Christer Janson, Don D. Sin, Hana Müllerová, Surya Prakash Bhatt, Helen K. Reddel, Alberto Papi, Tae Yoon Lee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExacerbationCopd exacerbationCOPDObservational studyAsthmaRisk stratificationAsthma exacerbations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In COPD management, risk stratification for future exacerbations relies on exacerbation history. A rational management strategy should advocate the same treatment for people at the same risk. Our aim was to assess post-test probability of exacerbation history in a range of countries and examine its utility as a prognostic marker. METHODS: In NOVELTY, a 3-year international observational study of patients with asthma and/or COPD, we determined exacerbation risk (the occurrence of at least one moderate/severe event) during the first follow-up year (pretest probability), and the sensitivity and specificity of exacerbation history (with a high-risk definition of ≥2 moderate or ≥1 severe events in previous 12 months) by country. We applied Bayes’ rule to calculate the post-test probability of events, and Pauker and Kessler’s threshold approach for clinical usefulness, examining post-test probability thresholds of 10%, 25%, and 50%. RESULTS: NOVELTY included 3,874 COPD patients (mean age 66.7 years, 38.4% female) in 18 countries. Pre-test probability ranged from 7.1% to 51.0%. Positive post-test probability was 14.7% to 62.0% (Figure). At a risk threshold of 10%, exacerbation history was a useful test only in 2 countries. At 25%, it was useful in 8 countries, and at 50% in 2 countries. CONCLUSION: COPD exacerbation history carries widely varying prognostic information that could result in inconsistent treatment decisions. erj;66/suppl_69/PA2018/F1 F1 F1

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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