Prognostic factors for mortality due to pneumonia among adults from different age groups in Singapore and mortality predictions based on PSI and CURB-65
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pneumonia is associated with considerable mortality. However, there is limited information on age-specific prognostic factors for death from pneumonia. METHODS: Patients hospitalised with a diagnosis of pneumonia through the emergency department were stratified into three age groups: 18-64 years, 65-84 years and ≥ 85 years. Multivariate logistic regression and receiver operating characteristic curve analyses were conducted to evaluate prognostic factors for mortality and the performance of pneumonia severity scoring tools for mortality prediction. RESULTS: A total of 1,902 patients were enrolled (18-64 years: 614 [32.3%]; 65-84 years: 944 [49.6%]; ≥ 85 years: 344 [18.1%]). Mortality rates increased with age (18-64 years: 7.3%; 65-84 years: 16.1%; ≥ 85 years: 29.7%; p < 0.001). Malignancy and tachycardia were prognostic of mortality among patients aged 18-64 years. Male gender, malignancy, congestive heart failure and eight other parameters reflecting acute disease severity were associated with mortality among patients aged 65-84 years. For patients aged ≥ 85 years, altered mental status, tachycardia, blood urea nitrogen, hypoxaemia, arterial pH and pleural effusion were significantly predictive of mortality. The Pneumonia Severity Index (PSI) was more sensitive than CURB-65 (confusion, uraemia, respiratory rate ≥ 30 per minute, low blood pressure, age ≥ 65 years) for mortality prediction across all age groups. CONCLUSION: The predictive effect of prognostic factors for mortality varied among patients with pneumonia from the different age groups. PSI performed significantly better than CURB-65 for mortality prediction, but its discriminative power decreased with advancing age.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».