Associations of Systemic Immune-Inflammation Index With Mortality Risk Among Adults in Diabetic Kidney Disease, NHANES 1999 to 2018
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Immune inflammation plays a crucial role in the pathogenesis of diabetic kidney disease (DKD), but an exact assessment of indicators remains undefined. In this study we address the link between systemic immune-inflammation index (SII) and mortality risk in DKD, and we explore the effect of sex disparities. Methods Data from patients with DKD from the National Health and Nutritional Examination Surveys (NHANES, 1999 to 2018) were studied and their causes of death were identified from NHANES-related files. A weighted Cox model was used to evaluate hazard ratios for all-cause, cardiovascular, and cardiocerebrovascular mortality, and these associations were visualized by smoothing curves. Results The average SII was 634.20 (10 3 /μL). There were 1,283 deaths recorded during 273,422 person-months (396 were cardiovascular related and 461 were cardiocerebrovascular related). Higher SIIs in the fifth quintile were significantly associated with increased mortality (p<0.01). SII trends showed an increased risk of all-cause mortality of >697.0 (10 3 /μL), cardiovascular risk of >717.8 (10 3 /μL), and cardiocerebrovascular risk of >650.0 (10 3 /μL). Mortality increased when SII reached 500 to 660 (10 3 /μL) in men and 700 to 760 (10 3 /μL) in women. Conclusions There was a significant association between higher SII and increased risk of all-cause, cardiovascular, and cardiocerebrovascular mortality in DKD patients. In addition, although men had lower SII, their mortality was higher than that of women.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».