Risk factors for mortality in patients admitted to intensive care units with pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the high mortality in patients with pneumonia admitted to an ICU, data on risk factors for death remain limited. METHODS: In this secondary analysis of PROTECT (Prophylaxis for Thromboembolism in Critical Care Trial), we focused on the patients admitted to ICU with a primary diagnosis of pneumonia. The primary outcome for this study was 90-day hospital mortality and the secondary outcome was 90-day ICU mortality. Cox regression model was conducted to examine the relationship between baseline and time-dependent variables and hospital and ICU mortality. RESULTS: Six hundred sixty seven patients admitted with pneumonia (43.8 % females) were included in our analysis, with a mean age of 60.7 years and mean APACHE II score of 21.3. During follow-up, 111 patients (16.6 %) died in ICU and in total, 149 (22.3 %) died in hospital. Multivariable analysis demonstrated significant independent risk factors for hospital mortality including male sex (hazard ratio (HR) = 1.5, 95 % confidence interval (CI): 1.1 - 2.2, p-value = 0.021), higher APACHE II score (HR = 1.2, 95 % CI: 1.1 - 1.4, p-value < 0.001 for per-5 point increase), chronic heart failure (HR = 2.9, 95 % CI: 1.6 - 5.4, p-value = 0.001), and dialysis (time-dependent effect: HR = 2.7, 95 % CI: 1.3 - 5.7, p-value = 0.008). Higher APACHE II score (HR = 1.2, 95 % CI: 1.1 - 1.4, p-value = 0.002 for per-5 point increase) and chronic heart failure (HR = 2.6, 95 % CI: 1.3 - 5.0, p-value = 0.004) were significantly related to risk of death in the ICU. CONCLUSION: In this study using data from a multicenter thromboprophylaxis trial, we found that male sex, higher APACHE II score on admission, chronic heart failure, and dialysis were independently associated with risk of hospital mortality in patients admitted to ICU with pneumonia. While high illness severity score, presence of a serious comorbidity (heart failure) and need for an advanced life support (dialysis) are not unexpected risk factors of mortality, male sex might necessitate further exploration. More studies are warranted to clarify the effect of these risk factors on survival in critically ill patients admitted to ICU with pneumonia. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT00182143 .
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».