What are the factors related to misdiagnosis of COPD?
Notice bibliographique
Résumé
Background: The factors for COPD misdiagnosed by physicians are not known. Objective: To determine the factors associated with COPD misdiagnosed. Methods: This research was part of the Canadian Cohort Obstructive Lung Disease (CanCOLD). Subjects were recruited (population-based sampling) from 9 cities. Physician-diagnosed COPD was based on patient self-reported. COPD was confirmed by spirometry, i.e., post-BD FEV 1 /FVC <0.70. Results: This analysis included 2132 subjects from 5 cities. Of 163 with physician-diagnosed COPD, 79 were confirmed to have COPD by spirometry while 84 didn't have COPD, 333 had COPD confirmed by spirometry but were undiagnosed, 910 were at risk (ever smoker) and 726 were healthy (never smoker). Among those with physician-diagnosed COPD as compared to undiagnosed COPD, diagnosed subjects were more likely to be current smokers (36% vs 20%, p<0.0001), to have chronic bronchitis (32% vs 12%, p<0.0001), wheezing (64% vs 38%, p<0.0001), dyspnea ≥3/5 MRC (22% vs 9%, p<0.0001), diagnosis of asthma (47% vs 23%, p<0.0001), and lower health status. Similar characteristics were present for physician-diagnosed COPD whether or not the diagnosis was confirmed by spirometry. Predictors of physician-diagnosed COPD included current smoking (OR: 1.86, 95% CI: 1.09-3.18), chronic cough (2.04, 1.13-3.69), chronic bronchitis (2.70, 1.45-5.04), and reduced physical health “SF-12” (0.96, 0.96-0.99). Conclusions: Misdiagnosis and underdiagnosis of COPD is common. Current smoking, respiratory symptoms and reduced health seems to trigger physician to make diagnosis of COPD. The absence of these factors may result in underdiagnosis. Funding: CIHR Rx&D Collaborative Research Program; and the Respiratory Health Network of the FRSQ.
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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 | 0,003 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».