Epidemiology of Infective Endocarditis in Rural Upstate New York, 2011 - 2016
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The epidemiology of infective endocarditis (IE) depends on a number of host factors whose prevalence can vary globally. The usual patient population affected by IE is sicker and older, often with many comorbid conditions. The risk is growing in younger populations due to the emerging epidemic of intravenous (IV) drug use. We have performed a temporal trend analysis of various factors of IE in the rural counties covering a major part of central Upstate New York. METHODS: We performed a retrospective analysis of electronic medical records of patients who were admitted in a tertiary care hospital in rural Upstate New York and diagnosed with IE from January 1, 2011 to December 31, 2016. Forty-five patients were identified with definite IE and nine with possible IE. RESULTS: Total incidence of IE was 3.5 cases per 100,000 person years in the total population and 4.4 if we consider total population ≥ 18 years in the denominator. A significant (P = 0.022) increase in incidence of IE from 2011 to 2016 was seen by univariate analysis. Incidence was higher in males (P = 0.029) and for those aged 65 or older (P = 0.0003). IV drug use among cases is noted to be more prevalent in 2015 and 2016 compared to previous years. CONCLUSION: In this study of patients in a rural region of New York, an increase in the incidence of IE was seen over the study period with changes in patient characteristics and etiology over this time. We speculate that an increase in IV drug use could be a leading factor in the recent and future increased incidence of IE in the area.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».