Increased risk of bacterial infections among the obese with chronic diseases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: It has been well understood that cigarette smokers have an increased risk of infections; however, the association between obesity and infections has not been well explored in general population. METHODS: The analysis was based on data from the Canadian Community Health Survey - Healthy Aging (2008-2009), and included a total of 30 763 Canadians aged 45 years or older. Information on demographic data, body mass index (BMI), smoking status, chronic condition(s) and antibiotics use during the past month were collected. Logistic regression analysis was used to determine the associations of obesity and smoking with antibiotics use and adjusted for potential confounders. RESULTS: Overall, 6.6% used antibiotics in the previous month. Compared with those of normal weight, overweight and obese individuals were more likely to use antibiotics after adjustment for confounders, with odds ratios (ORs) of 1.28 (95% CI: 1.08, 1.50) and 1.25 (95% CI: 1.04, 1.50), respectively. When stratified by presence/absence of chronic condition(s), the associations were only significant among those with chronic condition(s) and the adjusted ORs were 1.30 (95% CI: 1.09, 1.55) for the overweight and 1.43 (95% CI: 1.18, 1.73) for the obese. Current smokers had an increased risk of antibiotics use when compared with non-smokers. The adjusted OR for smoking was similar for people with or without chronic condition(s), but was significant only for those with chronic condition(s) (OR 1.41, 95% CI: 1.16, 1.73). CONCLUSIONS: Overweight and obese Canadians aged 45 years or more, especially in those with chronic condition(s), had an increased risk of bacterial infections than their normal weight counterparts. The reasons for the modifying effect of chronic condition(s) on the association between body weight and infections were discussed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».