Hospital admission for community-acquired pneumonia in a First Nations population.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Northwestern Ontario is a large rural area with a high concentration of remote First Nations communities. In Ontario, the highest hospital admission rates for pneumonia are reported from northern and rural regions. However, data are lacking on the epidemiology of community-acquired pneumonia in northwestern Ontario. We sought to characterize cases of community-acquired pneumonia requiring admission at the Sioux Lookout Meno Ya Win Health Centre, which serves a primarily First Nations population of 28,000. METHODS: We undertook a 3-year review of cases of community-acquired pneumonia requiring hospital admission at the centre. We used multivariable logistic regression to identify independent variables predictive of adverse outcomes. RESULTS: The annual incidence of hospital admissions related to community-acquired pneumonia was 3.42 per 1000 population. Of the 287 patients, 87% were First Nations and 52% were female. There was a high prevalence of diabetes, and chronic cardiovascular, renal and pulmonary diseases. Hospital admissions for community-acquired pneumonia were most prevalent among young children and older adults; both age groups had low coverage with recommended pneumococcal vaccines. Adverse outcomes included 10 deaths (3%) and 35 transfers to an intensive care facility (12%). Chronic renal disease and nonreceipt of azithromycin at initial presentation were identified as 2 independent predictors of an adverse outcome; there was a trend toward an increased risk of an adverse outcome in individuals with chronic obstructive pulmonary disease. CONCLUSION: Our findings emphasize the importance of preventing pneumonia in First Nations communities in northwestern Ontario. Research focusing on the distinct epidemiology of community-acquired pneumonia in this population is needed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».