Background: A significant proportion of patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) remain undiagnosed. Characterising these patients can increase our understanding of the 'hidden' burden of COPD and the effectiveness of case detection interventions. Methods: We conducted a systematic review and meta-analysis to compare patient and disease risk factors between patients with undiagnosed persistent airflow limitation and those with diagnosed COPD. We searched MEDLINE and EMBASE for observational studies of adult patients meeting accepted spirometric definitions of COPD. We extracted and pooled summary data on the proportion or mean of each risk factor among diagnosed and undiagnosed patients (unadjusted analysis), and coefficients for the adjusted association between risk factors and diagnosis status (adjusted analysis). This protocol is registered with PROSPERO (CRD42017058235). Findings: 2,083 records were identified through database searching and 16 articles were used in the meta-analyses. Diagnosed patients were less likely to have mild (v. moderate to very severe) COPD (odds ratio [OR] 0.30, 95% CI 0.24-0.37, 6 studies) in unadjusted analysis. This association remained significant but its strength was attenuated in the adjusted analysis (OR 0.72, 95% CI 0.58-0.89, 2 studies). Diagnosed patients were more likely to report respiratory symptoms such as wheezing (OR 3.51, 95% CI 2.19-5.63, 3 studies) and phlegm (OR 2.16, 95% CI 1.38-3.38, 3 studies), had more severe dyspnoea (modified Medical Research Council scale mean difference 0.52, 95% CI 0.40-0.64, 3 studies) and slightly greater smoking history than undiagnosed patients. Patient age, sex, current smoking status, and the presence of coughing were not associated with a previous diagnosis. Interpretation: Patients with undiagnosed persistent airflow limitation had less severe airflow obstruction and fewer respiratory symptoms than diagnosed patients. This indicates that there is lower disease burden among undiagnosed patients compared to those with diagnosed COPD, which may significantly delay the diagnosis of COPD. Funding: Canadian Institutes of Health Research.

Background: We report the development, validation, and implementation of a population-based outcomes model of Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) for Canada. Methods: Evaluation Platform in COPD (EPIC) is a discrete event simulation model of Canadians 40 years of age or older. Three core features are its open-population design (incorporating projections of future population growth and aging, and smoking trends), its incorporation of heterogeneity in lung function decline and burden of exacerbations, and it modeling of the full natural history of COPD. Multiple original data analyses, undertaken as part of the EPIC research program, as well as values reported in the literature, were used to populate the model. Extensive face validity as well as internal and external validity evaluations were performed. Results: The model was internally validated on demographic projections, mortality rates, lung function trajectories, COPD exacerbations, and stability of COPD prevalence over time within strata of risk factors. In external validation, simulated values for the rate of any exacerbations, severe exacerbations, and mortality were consistent with the reported values in two independent trials. Conclusions: EPIC is the first whole-disease, outcome- and policy-focused model of COPD for Canada. A key feature of EPIC is modeling between-individual variability in important components of the natural history of COPD, which enables its use in modeling the outcomes of scenarios related to personalized medicine interventions. By modeling the natural history of COPD from its inception, EPIC is capable of modeling the outcomes of decisions across the entire care pathway of COPD. By using a dynamic population, it can model the future population-level burden of COPD in the face of temporal changes in risk factors such as smoking rates.

Objectives A current diagnosis of asthma cannot be objectively confirmed in many patients with physician-diagnosed asthma. Estimates of resource use in overdiagnosed cases of asthma are necessary to measure the burden of overdiagnosis and evaluate strategies to reduce this burden. We assessed the difference in asthma-related healthcare resource use between patients with a confirmed asthma diagnosis and those with asthma ruled out.Design Population-based prospective cohort study.Setting Participants were recruited through random-digit dialling of both landlines and mobile phones in BC, Canada.Participants We included 345 individuals ≥12 years of age with a self-reported physician diagnosis of asthma which was confirmed by a bronchodilator reversibility or methacholine challenge test at the end of the 12-month follow-up.Primary and secondary outcome measures Self-reported annual asthma-related direct healthcare costs (2017 Canadian dollars), outpatient physician visits, and medication use from the Canadian healthcare system perspective.Results Asthma was ruled out in 86 (24.9%) participants. Average annual asthma-related direct healthcare costs for participants with confirmed asthma were $497.9 (SD $677.9), and $307.7 (SD $424.1) for participants with asthma ruled out. In the adjusted analyses, a confirmed diagnosis was associated with higher direct healthcare costs (Relative Ratio [RR]=1.60, 95%CI 1.14-2.22), increased rate of specialist visits (RR=2.41, 95%CI 1.05-5.40) and reliever medication use (RR=1.62, 95%CI 1.09-2.35), but not primary care physician visits (p=0.10) or controller medication use (p=0.11).Conclusions A quarter of individuals with a physician diagnosis of asthma did not have asthma after objective re-evaluation. These participants still consumed a significant amount of asthma-related healthcare resources. The population-level economic burden of asthma overdiagnosis could be substantial.Strengths and limitations of this study * BC : British Columbia CI : Confidence Interval FEV1 : Forced Expiratory Volume in 1 second MPR : Medication Possession Ratio SD : Standard Deviation

Background: The effect of long-term inhaled corticosteroid (ICS) therapy on the bone health of older adults remains unclear due to its possible impact on bone mineral density (BMD). Objective: To evaluate, cross-sectionally and longitudinally, the impact of ICS use on BMD in postmenopausal women with asthma or chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Methods: We used a population-based bone densitometry registry linked with administrative health data of the province of Manitoba, Canada (1999-2013), to identify women with diagnosed asthma or COPD. ICS use was defined as cumulative dispensed days prior to baseline BMD (cross-sectional analysis), and medication possession ratio (MPR) between two BMD measurements (longitudinal analysis). Results were adjusted for multiple covariates including the underlying respiratory diagnosis and its severity. Results: In the cross sectional analysis, compared with non-users, women with the highest tertile of prior ICS exposure had lower baseline BMD at the femoral neck (-0.09 standard deviations [SD] below a healthy young adult, 95% CI: -0.16, -0.02) and total hip (-0.14 SD, 95% CI: -0.22, -0.05), but not at the lumbar spine. Longitudinally, the highest tertile of ICS exposure was associated with a slight decline in total hip BMD relative to non-users (-0.02 SD/year, 95% CI: -0.04, -0.01), with no significant effect at the femoral neck and lumbar spine. Middle and lower tertiles of ICS use had no significant effects. Conclusion: High exposure to ICS was associated with a small adverse effect on baseline hip BMD and total hip BMD loss in post-menopausal women with asthma or COPD.

Background: The burden of symptoms varies markedly between patients with Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) and is only weakly correlated with lung function impairment. While heterogeneity in lung function decline and exacerbations have been previously studied, the extent of heterogeneity in symptoms and the factors associated with this heterogeneity are not well understood. Methods: A sample of the general Canadian population ≥40 years with persistent airflow limitation was followed for up to 3 years. Participants reported whether they experienced chronic coughing, phlegm, wheezing, or dyspnea during visits at 18-month intervals. We used mixed-effect logistic regression models (separately for each symptom) to assess overall heterogeneity in the occurrence of symptoms between individuals, and the proportion of variation in symptom burden explained by lung function versus all other clinical characteristics of participants. Results: 548 participants (54% male, mean age 67 years) contributed 1,086 visits in total, and 82% of patients reported at least one symptom during follow-up. There was substantial heterogeneity in the individual-specific probabilities for the occurrence of symptoms. This heterogeneity was highest for dyspnea and lowest for phlegm (interquartile range of probabilities: 0.15-0.77 and <0.01-0.53, respectively). FEV1 explained 82% of the variation between individuals in the occurrence of phlegm, 26% for dyspnea, 3% for cough, and <0.1% for wheeze. All clinical characteristics of participants (including FEV1) explained between 86% of heterogeneity in the occurrence of phlegm to <1% for wheeze. Conclusion: There is marked heterogeneity in the burden of respiratory symptoms between COPD patients. The ability of lung function and other commonly measured clinical characteristics to explain this heterogeneity differs between symptoms.

Rationale: Despite effective treatments, a large proportion of asthma patients do not achieve sustained asthma control. The preventable burden associated with lack of proper control is likely taking a high toll at the population level. Objective: We predicted the future health and economic burden of uncontrolled asthma among American adults for the next 20 years. Methods: We built a probabilistic model that linked state-specific estimates of population growth, asthma prevalence rates, and distribution of asthma control levels. We conducted several meta-analyses to estimate the adjusted differences in healthcare resource use, quality-adjusted life years (QALYs), and productivity loss across control levels. We projected, nationally and at the state-level, total direct and indirect costs (in 2018 USD) and QALYs lost due to uncontrolled asthma from 2019 to 2038 in the United States. Measurements and Main Results: Over the next 20 years, the total undiscounted direct costs associated with suboptimal asthma control will be $300.6 billion (95% confidence interval [CI] $190.1 $411.1). When indirect costs are added, total economic burden will be $963.5 billion (95%CI $664.1 $1,262.9). American adolescents and adults will lose 15.46 million (95%CI 12.77 million 18.14 million) QALYs over this period due to suboptimal control of asthma. In state-level analysis, the average 20-year per-capita costs due to uncontrolled asthma ranged from $2,209 (Arkansas) to $6,132 (Connecticut). Conclusion: The burden of uncontrolled asthma will continue to grow for the next twenty years. Strategies towards better management of asthma may be associated with substantial return on investment. Key words: Asthma, Asthma Control, Costs, Quality Adjusted Life Years, Forecasting

Background Accurate prediction of exacerbation risk enables personalised chronic obstructive pulmonary disease (COPD) care. We developed and validated a generalisable model to predict the individualised rate and severity of COPD exacerbations.Methods We pooled data from three COPD trials on patients with a history of exacerbations. We developed a mixed-effect model to predict exacerbations over one-year. Severe exacerbations were those requiring inpatient care. Predictors were a history of exacerbations, age, sex, body mass index, smoking status, domiciliary oxygen therapy, lung function, symptom burden, and current medication use. ECLIPSE, a multicentre cohort study, was used for external validation.Results The development dataset included 2,380 patients (mean 64·7 years, 1373 [57·7%] men, mean exacerbation rate 1·42/year, 0·29/year [20·5%] severe). When validated against all COPD patients in ECLIPSE (n=1819, mean 63·3 years, 1186 [65·2%] men, mean exacerbation rate 1·20/year, 0·27/year [22·2%] severe), the area-under-curve was 0·81 (95%CI 0·79–0·83) for ≥2 exacerbations and 0·77 (95%CI 0·74–0·80) for ≥1 severe exacerbation. Predicted rates were 0·25/year for severe and 1·31/year for all exacerbations, close to the observed rates (0·27/year and 1·20/year, respectively). In ECLIPSE patients with a prior exacerbation history (n=996, mean 63·6 years, 611 (61·3%) men, mean exacerbation rate 1·82/year, 0·40/year [22·0%] severe), the area-under-curve was 0·73 (95%CI 0·70–0·76) for ≥2 exacerbations and 0·74 (95%CI 0·70–0·78) for ≥1 severe exacerbation. Calibration was accurate for severe exacerbations (predicted=0·37/year, observed=0·40/year) and all exacerbations (predicted=1·80/year, observed=1·82/year). The model is accessible at .Interpretation This model can be used as a decision tool to personalise COPD treatment and prevent exacerbations.Evidence before this study Preventing future exacerbations is a major goal in COPD care. Because of adverse effects, preventative treatments should be reserved for those at a higher risk of future exacerbations. Predicting exacerbation risk in individual patients can guide these clinical decisions. A 2017 systematic review reported that of the 27 identified COPD exacerbation prediction tools, only two had reported external validation and none was ready for clinical implementation. To find the studies that were published afterwards, we searched PubMed for articles on development and validation of COPD exacerbation prediction since 2015, using the search terms “COPD”, “exacerbation”, “model”, and “validation”. We included studies that reported prediction of either the risk or the rate of exacerbations and excluded studies that did not report external validation. Our literature search revealed two more prediction models neither of which was deemed generalisable due to lack of methodological rigour, or local and limited nature of the data available to investigators.Added value of this study We used data from three randomised trials to develop ACCEPT, a clinical prediction tool based on routinely available predictors for COPD exacerbations. We externally validated ACCEPT in a large, multinational prospective cohort. To our knowledge, ACCEPT is the first COPD exacerbation prediction tool that jointly estimates the individualised rate and severity of exacerbations. Successful external validation of ACCEPT showed that its generalisability can be expanded across geography and beyond the setting of therapeutic trials. ACCEPT is designed to be easily applicable in clinical practice and is readily accessible as a web application.Implications of all the available evidence Current guidelines rely on a history of exacerbations as the sole predictor of future exacerbations. Simple clinical and demographic variables, in aggregate, can be used to predict COPD exacerbations with improved accuracy. ACCEPT enables a more personalised approach to treatment based on routinely collected clinical data by allowing clinicians to objectively differentiate risk profiles of patients with similar exacerbation history. Care providers and patients can use individualised exacerbation risk estimates to decide on preventive therapies based on objectively-established or patient-specific thresholds for treatment benefit and harm. COPD clinical researchers can use this tool to target enriched populations for enrolment in clinical trials.