Features and long‐term outcomes of patients hospitalized for diabetic ketoacidosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetic ketoacidosis (DKA) is an acute metabolic complication characterized by hyperglycaemia, ketones in blood or urine, and acidosis. OBJECTIVE: The aim of this study was to characterize features of patients hospitalized for DKA, to identify triggers for DKA and to evaluate the long-term effects of DKA on glycaemic control, complications of diabetes, re-hospitalizations, and mortality. METHODS: Historical prospectively collected data of patients hospitalized to medical wards for DKA between 2011 and 2017. Data regarding comorbidities, mortality, triggers, and re-hospitalizations for DKA were also collected. RESULTS: The cohort consisted of 160 patients (mean age 38 ± 18 years, 43% male). One fifth of the patients (34 patients, 21%) were newly diagnosed with diabetes, and DKA was their first presentation of the disease. Among the 126 patients with pre-existing diabetes, the common identified triggers for DKA were poor compliance to treatment (22%) and infectious diseases (18%). During over 7 years of follow-up, mortality rate was 9% (15 patients), and re-hospitalization for DKA rate was 31% (50 patients). Risk factors for re-hospitalization for DKA included young age (OR = 1.02, 95% CI, 1.00-1.04), pre-existing diabetes compared to DKA as the first presentation (OR = 5.4, 95% CI, 1.7-18), and poorer glycaemic control before initial hospitalization (10.5 ± 2.5% vs. 9.4 ± 2.2%; OR = 0.8, 95% CI [0.68-0.96]) and after discharge (10.3 ± 2.4% vs. 9.0 ± 1.9%; OR = 0.73, 95% CI [0.61-0.87]). Laboratory tests during the initial hospitalization, smoking, alcohol, or comorbidities did not increase the risk for re-hospitalization for DKA. CONCLUSIONS: The risk for readmission for DKA is higher for young patients with long duration of diabetes, poor compliance of insulin treatment and poorly controlled diabetes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».