Impact of diabetes mellitus on pneumonia mortality in a senior population: results from the NHANES III follow-up study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine whether diabetes mellitus increases the risk of pneumonia mortality among seniors in the U.S. general population. METHODS & RESULTS: The NHANES III follow-up study data were used. After excluding individuals from other minorities, being hospitalized with pneumonia in the previous year at baseline, or death of pneumonia during the first year of follow-up, a total of 3,707 subjects aged 65 years or older (1,794 men and 1,913 women) who had no missing information on variables for the analysis were included. Approximately 16% of seniors at baseline were diabetics, which was defined as either having been diagnosed by a physician, currently taking pills/insulin lowering blood glucose, or HbA1c higher than 6.4%. During an average 11 years of follow-up, a total of 98 deaths due to pneumonia were recorded (ICD-10: J12-J18). Cox-regression models were used to estimate the risk association between pneumonia mortality and diabetes mellitus. After adjustment for the covariates at baseline, the hazard ratios of pneumonia death were 1.30 (95% CI: 0.64-2.70) for pre-diabetics and 2.28 (95% CI: 1.18-4.39) for diabetics, respectively. Among those covariates, only age (HR (95% CI); 1.16 (1.13-1.20)), gender as female (0.35 (0.22-0.61)) and physical fitness measured as having no problem walking 1(+) mile during the previous month (0.38 (0.20-0.67)) reached statistical significance. CONCLUSIONS: The results suggest that diabetes mellitus is a strong risk predictor of pneumonia mortality and the evaluation of physical fitness may also be useful in the risk prediction of pneumonia mortality for seniors.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».