Increased Long-Term Mortality after an Episode of Community-Acquired Pneumonia--Time to Move beyond Descriptive Studies
Notice bibliographique
Résumé
In this issue of Clinical Infectious Diseases, Mortensen et al. [1] report the results of an analysis of factors associated with long-term mortality in patients who survived 90 days after presentation to the hospital with community-acquired pneumonia (CAP) [1]. The population studied was the cohort of patients enrolled in the Boston and Pittsburgh portion of the Patient Outcomes Research Team pneumonia project, which is a collaborative effort among investigators in Boston, Pittsburgh, and Halifax, Nova Scotia, Canada [2]. Of the 1419 patients who were followed for a mean duration of 5.9 years, 608 (42.4%) died. A case-control method was used to determine whether there was increased long-term mortality among those who survived an episode of pneumonia. Control subjects were age-matched persons for whom data was obtained from US life tables. There was a significantly higher mortality among patients with CAP across all age groups than in the control population. In addition, the investigators analyzed the data to determine the factors that predicted long-term mortality. Sociodemographic factors associated with mortality were age (stratified by decade), high school graduation level or less, male sex, and nursing home residence. In addition, comorbid conditions (as represented by the Charlson comorbidity score), pleural effusion, and steroid use were independently associated with long-term mortality. Do-not-resuscitate status at the time of presentation, poor nutritional status, and glucocorticoid use were also associated with increased mortality. Fever at the time of presentation was associated with decreased mortality.
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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 | 0,010 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».