Pneumonia and Lower Respiratory Infections in Nursing Home Residents: Predictors of Hospitalization and Mortality
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare predictors of hospitalization and death in nursing home residents with pneumonia and other lower respiratory infections (LRIs). DESIGN: A nested cohort study. SETTING: Nine nursing homes in southern Ontario. PARTICIPANTS: Three hundred fifty-three nursing home residents with LRIs (enrolled in the control arm of a clinical trial). MEASUREMENTS: Comorbidities, vaccination status, age, health-related quality of life, functional status, and vital statistics were evaluated as potential predictors of hospitalization and mortality at 30 days. RESULTS: Moderate to high disease severity score on a practical severity scale was a strong independent predictor of hospitalization (odds ratio (OR)=7.12, P<.001) and mortality (OR=5.04, P=.003). Diagnosis of pneumonia, established using chest radiograph, was also associated with hospitalization (OR=2.43, P=.008) and mortality (OR=2.35, P=.02). Oxygen saturation (<90%) was a strong independent predictor of hospitalization (OR=3.02, P=.004) but was not a significant predictor of mortality in multivariable analyses. Diagnosis of congestive heart failure (OR=2.26, P=.02) was an independent predictor of hospitalization, whereas receipt of pneumococcal vaccine (OR=0.36, P=.01) and greater functional independence (OR=0.92, P=.02) were negatively associated with hospitalization. CONCLUSION: In nursing home residents with LRI, severity of illness and radiographically confirmed pneumonia are predictive of death and hospitalization.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».