Notice bibliographique
Résumé
Patients with CC suffer significant reductions in quality of life, mental health and work productivity. In response, specialist cough clinics have emerged to provide structured, trait-based diagnosis and tailored management. This chapter outlines a comprehensive framework for establishing and running a dedicated cough clinic. Key components include pre-clinic triage, in-clinic assessments focused on treatable traits, structured follow-up incorporating virtual care, and coordination with primary and secondary care providers. Multidisciplinary collaboration can be helpful in complex cases, involving respiratory physicians, speech and language therapists, ENT, gastroenterology and mental health specialists. The chapter also discusses research integration, digital innovation, and strategies to enhance cost-effectiveness. Specialist cough clinics can also act as research hubs for trials and biomarker validation, while also serving as models of efficient, patient-centred care. Integration with digital tools and remote assessment further improves accessibility. With strategic planning, specialist cough clinics have the potential to reduce the burden of CC on patients and healthcare systems alike, while advancing the science and treatment of this complex condition. Cite as: Satia I, Hassan W, Marsden P. A practical guide to establishing a cough clinic. In: Song W-J, McGarvey L, Cho PSP, et al., eds. Chronic Cough (ERS Monograph). Sheffield, European Respiratory Society, 2025; pp. 146–154 [ https://doi.org/10.1183/2312508X.10027424 ].
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,194 | 0,176 |
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 ».