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Enregistrement W4413262617 · doi:10.2196/78001

Trends in Mortality From Co-Occurring Diabetes Mellitus and Pneumonia in the United States (1999-2022): Retrospective Analysis of the Centers for Disease Control and Prevention Wide-ranging Online Data for Epidemiologic Research (CDC WONDER) Database

2025· article· en· W4413262617 sur OpenAlexvenueno aff
Asad Zaman, Ali Shan Hafeez, Abdul Rafae Faisal, Mohammad A Humayun, Abdullah Abdullah, Mavra Shahid, Pramod Singh, Rick Maity, Arkadeep Dhali

Notice bibliographique

RevueJMIR Diabetes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHyperglycemia and glycemic control in critically ill and hospitalized patients
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusEpidemiologyPneumoniaDeath certificateDemographyPopulationMortality rateCommunity-acquired pneumoniaDisease controlInternal medicineDiseaseGerontologyCause of deathEnvironmental healthEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Pneumonia is the most common respiratory tract infection among patients with diabetes, affecting individuals across all age groups and sexes. Objective: This study aims to examine demographic trends in mortality among patients diagnosed with both diabetes mellitus (DM) and pneumonia. Methods: Deidentified death certificate data for DM- and pneumonia-related deaths in adults aged 25 years and older from 1999 to 2022 were obtained from the Centers for Disease Control and Prevention Wide-ranging Online Data for Epidemiologic Research (CDC WONDER) database. Age-adjusted mortality rates (AAMRs) per 1,000,000 population were calculated. The Joinpoint Regression Program was used to evaluate annual percentage changes (APCs) in mortality trends, with statistical significance set at P<.05. This study adhered to the STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) guidelines for reporting. Results: Between 1999 and 2022, a total of 425,777 deaths were recorded from DM and pneumonia. The overall AAMR declined significantly (P=.001) from 98.73 in 1999 to 49.17 in 2016 (APC -4.68), and then surged to 97.66 by 2022 (APC 23.55). Men consistently experienced higher mortality than women throughout the study period. Male AAMR rose from 62.61 in 2016 to 127.05 in 2022 (APC 24.88), while female AAMR increased from 41.05 in 2017 to 75.25 in 2022 (APC 27.60). Race-based analysis demonstrated that American Indian or Alaska Native populations had the highest mortality rates among racial groups. Non-Hispanic White individuals exhibited a significant decline in AAMR (P=.002) from 89.76 in 1999 to 44.19 in 2017 (APC -4.58), followed by an increase to 83.11 by 2022 (APC 25.25). Adults aged 65 years or older bore the highest mortality burden, with rates declining steadily to 206.9 in 2017 (APC -5.15) before rising sharply to 371.3 in 2022 (APC 20.01). Nonmetropolitan areas consistently exhibited higher mortality than metropolitan areas, with particularly steep increases after 2018 (APC 64.42). Type-specific mortality revealed that type 1 DM AAMRs declined from 9.2 in 1999 to 1.4 in 2015 (APC -11.94) before rising again. By contrast, type 2 DM AAMRs surged drastically after 2017, peaking at 62.2 in 2020 (APC 58.74) before partially declining to 41.6 by 2022. Conclusions: DM is associated with an increased risk of mortality following pneumonia, particularly among men, older adults, and American Indian populations. Strengthening health care interventions and policies is essential to curb the rising mortality trend in these at-risk groups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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