[Association between anemia and 3-year all-cause mortality among oldest old people in longevity areas in China].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the association between anemia and 3-year all-cause mortality among the oldest old people in longevity areas in China. METHODS: In August 2012, questionnaire survey, health examination and blood test were conducted among 929 old people aged ≥ 80 years in 7 longevity areas in China, who were included in Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey (CLHLS) 2009. Cox regression model was used to evaluate the association between anemia or different hemoglobin levels and mortality. RESULTS: Among the 929 subjects, the prevalence of anemia was 49.6%, the main form of anemia was normocytic anemia. During the three year follow-up period, a total of 447 subjects died, the overall mortality was 49.8% (56.0% in subjects with anemia and 43.3% in subjects without anemia). Compared with the subjects without anemia, the mortality risk increased by 25% in the subjects with anemia after adjusting confounding factors (HR = 1.25, 95% CI: 1.03-1.52). Macrocytic anemia, simplex microcytic anemia and microcytic hypochromic anemia were all associated with the increased mortality in the oldest old people. Compared with the subjects with low hemoglobin concentration, the subjects with high hemoglobin concentration had a lower mortality risk, and the association was more obvious in women. CONCLUSION: Anemia and low hemoglobin concentration were associated with higher mortality risk in the oldest old people in China, indicating the importance of anemia prevention and treatment among this population.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».