Predictors of 2-Year Mortality in Patients Receiving Long-Term Oxygen Therapy: A Prospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients receiving long-term oxygen therapy are in a state of progressive respiratory dysfunction and have high mortality. However, the predictors of mortality in these patients have not yet been established. Objectives: This prospective observational study aimed to identify the predictors of two-year mortality in patients receiving long-term oxygen therapy. Design, Setting/Subjects: This two-year prospective observational study included 96 patients who received long-term oxygen therapy in the outpatient department of the National Hospital Organization Nishiniigata Chuo Hospital in Japan. Measurements: The updated Charlson Comorbidity Index, body mass index, handgrip strength, modified British Medical Research Council scale (mMRC), Barthel Index (BI), and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were collected in 2019 as a baseline. Outcome was defined as mortality due to chronic respiratory disease during the two-year follow-up period, and predictors were estimated using age- and sex-adjusted Cox proportional hazards model. Results: The 83 patients that were followed up, 30 (36%) died. The Cox proportional hazards model estimated handgrip strength (adjusted hazard ratio [HR]: 0.89; 95% confidence interval [CI]: 0.84–0.94; p < 0.01; Wald: 14.38.), mMRC (adjusted HR: 1.96; 95% CI: 1.36–2.83; p < 0.01; Wald: 13.16.), BI (adjusted HR: 0.95; 95% CI: 0.93–0.98; p < 0.01; Wald: 17.07.), and MoCA (adjusted HR: 2.17; 95% CI: 1.31–3.59; p < 0.01; Wald: 9.06) as predictors. Conclusions: This study indicated that handgrip strength, dyspnea, activities of daily living, and cognitive function were predictors of two-year mortality in patients receiving long-term oxygen therapy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».