The effect of statins on influenza‐like illness morbidity and mortality
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The effect of statins on cytokine-mediated inflammatory responses may impact on the prognosis of influenza. We assessed whether statin use decreases the incidence of adverse influenza-related outcomes. Additionally, we used a new-user study design to minimize healthy user bias. We further examined the possibility of non-causal associations by using unrelated outcomes. METHODS: We used the UK Clinical Practice Research Datalink to identify all patients aged 30 or older diagnosed with influenza-like illness during 1997-2010. Statin users were compared with propensity score-matched patients not receiving statins. The outcome was hospitalization for influenza or pneumonia or death in the 30 days following influenza diagnosis. Logistic regression estimated cumulative incidence ratios. RESULTS: The study cohort included 5181 statin users matched to 5181 non-users. The 30-day incidence of hospitalization or death was 3.5% in statin users and 5.2% in non-users, resulting in a 27% lower incidence with statin use (cumulative incidence ratio: 0.73, 95%CI: 0.59-0.89). New statin users were less protected against our composite outcome. The effect of statins was less pronounced among those with respiratory and cardiac disease. Statin use was shown to be associated with a non-statistically significant risk reduction of motor vehicle accident and burns. CONCLUSION: The attenuation of the effect of statins with the new-user design, supporting evidence from the assessment of effect modification, and additional sub-analyses evaluating the effect of statins on non-related outcomes suggest that the beneficial effect of statins on influenza-related adverse outcomes may be explained by a healthy user bias. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».