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六种潜在的健康状况强烈影响了基于日本老龄化人口肺炎的死亡率:一项潜在的队列研究

抽象的

背景

患有多种潜在卫生条件患者严重程度的肺炎的死亡率预测尚未完全调查。该预期队列研究是鉴定死亡的相关潜在健康状况,并分析它们对严重程度的肺炎死亡率预测的影响。

方法

2011年9月至2013年1月期间就诊于四家社区医院的社区获得性肺炎或医疗相关肺炎(HCAP)成年患者被纳入研究。潜在健康状况,包括人口统计学和临床特征,以及作为疾病严重程度衡量指标的抑制(混乱、尿素氮升高、呼吸急促和低血压)评分被纳入逻辑回归模型。将基于显著基本健康状况的预测指数的受试者工作特征曲线(AUROC)下的面积与CURB65(CURB和年龄)下的面积进行比较 ≥ 65)评分或肺炎严重程度指数(PSI)。对疾病严重程度和潜在健康状况之间的死亡率关联进行了分析。

结果

总共有1772名患者有资格进行分析,其中140(7.9%)在30天内死亡。六种潜在的健康状况是独立相关的:家庭护理(调整的赔率比,5.84; 95%置信区间,CI,2.28-14.99),最近住院治疗(2.21; 1.36-3.60),年龄≥85岁(2.15; 1.08-4.28),低体重指数(1.99,1.25-3.16),肿瘤疾病(1.82; 1.17-2.85)和男性性别(1.78; 1.16-2.75)。基于这些条件的预测指数仅具有比基于Curb65得分的显着或略微更高的Auroc(0.78 Vs 0.66,P. = 0.02) or PSI (0.78 vs 0.71,P. = 0.05), respectively. Compared to this index, the AUROC of the total score consisting of six underlying health conditions and CURB score (range 0–10) did not improve mortality predictions (P. = 0.3). In patients with one or less underlying health conditions, the mortality was discretely associated with severe pneumonia (CURB65 ≥ 3) (risk ratio: 7.24, 95%CI: 3.08–25.13), whereas in patients with 2 or more underlying health conditions, the mortality association with severe pneumonia was not detected (risk ratio: 1.53, 95% CI: 0.94–2.50).

结论

基于肺炎严重评分的死亡率预测受老龄化社会中潜在的健康状况累积数量的影响。使用不同的队列的验证是概括结论所必需的。

同行评审报告

背景

肺炎的负担,虽然基于指导的标准管理,但肺炎的社会越来越多地增加了人口[12].在日本,人们在普遍的国家健康保险范围内直接及时进入高质量的医疗保险,但肺炎死亡率稳步上升,目前该疾病将排名第三作为死亡事业[3.].在人口老龄化的社会中,肺炎死亡率表现出两种主要分布,一种亚群包括先前健康的患者,他们患有严重的败血性休克或多器官衰竭,另一种亚群包括患有多种潜在健康疾病的患者,他们的死亡[4.]. 死亡率的上升被认为是由于后一个亚组的增加[5.6.].潜在的潜在健康状况是与年龄相关的慢性因子,例如可吞噬疾病,吞咽功能障碍,医疗保健相关的病症或免疫功能变化[7.8.9.10.],它不容易或通过治疗方式修改。

累积的研究数量评估了严重性分数,即。Curb65(混乱,血尿尿素氮,颅内肌肌,低血压和年龄≥65)或肺炎严重指数(PSI),用于住院治疗的死亡预测和严重程度分解决策[11.12.13.14.].这些模型中使用的预测变量主要是与肺炎严重程度直接相关的参数,例如呼吸速率,血压,意识水平,氧饱和度或几个实验室或放射性测试结果,所有这些都是通过适当管理肺炎的可修饰的。然而,在一个人口环境中,大量人有多种潜在的健康状况,我们假设肺炎狭隘的分数仅限于预测死亡率的限制,以及共同评估患者在合同肺炎之前已经拥有的潜在健康状况提供更全面的死亡率评估。我们发现暂无研究完全评估潜在的健康状况对严重程度的肺炎死亡率预测的影响。

本研究旨在鉴定成人肺炎患者中肺炎严重程度独立的死亡率相关的潜在健康状况,并评估这些条件如何影响基于肺炎严重程度的死亡率预测。我们分析了患者群体群体的数据,以便在日本的社区获得的肺炎(帽)和医疗保健相关的肺炎(HCAP)中进行了预期的多环境监测[15.].我们专注于通过简单的病史记录和患者初次接触时的基本检查获得的临床条件,使结果适用于初级临床环境,包括繁忙的急诊室。

方法

学习设置,设计和网站

日本成人肺炎研究是一项两年的前瞻性多期面研究,2011年9月在日本的四个社区医院开始。[15.]

根据2012年全国统计,65岁以上和85岁以上的日本人口分别占25.1和3.6% [3.].2012年成人23价多糖肺炎球虫疫苗的估计覆盖率为17.5%[16.].关于上限和HCAP的初始经验抗生素治疗是通过日本呼吸协会的指导来了解的,这通常遵循国际指南[17.].目前的分析基于我们以前的工作中使用的数据集[15.:数据收集于2011年9月至2013年1月之间。

病人登记

如果他们履行以下所有标准,则注册所有访问门诊或被录取的医院接受的患者均达到以下所有标准:1)≥15岁;2)与肺炎相容的症状(例如,发烧,咳嗽,痰,胸膜胸痛,呼吸困难);3)胸部X射线(CXR)或计算机断层扫描(CT)扫描图像与肺炎一致的新肺渗透。所有CXR和CT扫描图像都由多个临床医生进行了审查,并记录了共识解释。如果患者在住院后开发超过48小时的疾病,则患者被归类为有医院获得的肺炎[18.]没有报名。同一患者在入组后两周内反复发作的肺炎被视为单次发作。

数据采集

人口统计和临床数据是通过与患者或其监护人的直接访谈以及对医疗图表和实验室数据库的审查收集的。收集了患者背景、共病、吸入相关性肺炎的危险因素、症状、体征、实验室和放射学结果、治疗信息和结果等数据。

定义

基于美国胸部社会和美国传染病学会的美国胸部标准中定义了HCAP,作为任何患有以下标准的任何患者的肺炎:在前90天内住院≥2天;居住在护理家庭或延长的护理设施;家庭输液治疗;30天内的慢性透析;和家庭伤口护理[19.].我们没有使用家庭成员感染的标准,具有多药物抗性病原体,因为难以通过研究环境中的历史获取这些信息。家庭输液治疗和家庭伤口护理被组合成“家庭护理”变量。不符合HCAP标准的肺炎病例被定义为帽。

潜在的健康状况

我们将潜在的健康状况定义为患者在患有肺炎之前已经患有的衰老或慢性病症。特别是对于老年人来说,这些条件实际上难以去除或修改。候选条件加E.从先前报道的与死亡相关的因素中选择一个先验的[5.8.10.20.21.22.]: 年龄;性别;HCAP条件(前面90天的住院≥2天,养老院居住,家庭输液治疗,30天内的慢性透析,以及家居伤害);可血管疾病(充血性心力衰竭,肝病,肾病,肿瘤疾病,慢性肺病,糖尿病和痴呆);患有肺炎的危险因素(目睹愿望,慢性障碍的有意识水平,慢性神经系统疾病,管饲料和床上州);和体重指数(BMI)(低:<18.5,正常:18.5-24.9,高:≥25)。可康疾病定义为患者在入学时接受治疗或定期随访的慢性活性医疗条件。

肺炎严重程度评估

路缘石65 ≥ 3例定义为重症肺炎。为了进行探索性分析以确定独立的死亡率相关因素,我们在去除年龄指数后使用了抑制评分(≥65岁)从路缘65评分系统[12.因为我们认为“年龄”因子不是疾病参数,而是作为潜在的健康状况。遏制得分被称为改进的英国胸部社会评分模型[23.].它由一个数字求和得到的四种结果:混乱,血尿素氮(BUN)≥7更易/ L,每分钟呼吸速率> 30,血压(< 90毫米汞柱收缩或舒张≤60毫米汞柱),所有相关的肺炎的参数,可以通过简单的病史询问和基本检查。CURB评分≥2定义为重症肺炎[23.].在探索性分析中,我们没有使用另一种广泛使用的模型PSI评分系统作为我们模型中的疾病严重程度测量,因为它包含多达19个参数,其中一些,例如动脉血气分析,在初级保健设置中并没有常规测量[11.].

统计分析

我们将年龄分为四个序数组(≤64,65-74,75-84,≥85岁)。分类变量总结为频率和百分比。Pearson的χ2检验用于分析接收器操作特征曲线(AUROC)下区域的离散变量和比较。Logistic回归模型用于单变量和多变量分析,以确定30天死亡率的显着风险因素,并且效果大小被显示为具有95%置信区间(95%CI)的优势比(或)。在多变量分析中,候选人潜在的健康状况和抑制得分被纳入初级模型。在某些变量中,缺失值的数量在诸如Curb65得分(23.2%)和BMI(24.9%)中的某些变量并不可忽略不计。我们将这些缺失的值编写为“未知状态”,并包括我们分析中的所有患者。解释性变量P.-值小于0.2的首先通过逆向逐步方法保留在模型中,并纳入最终的logistic回归模型以确定独立的死亡率相关因素,只选择p值< 0.05的变量。为了补充缺乏外部验证数据集的不足,我们使用自举作为敏感性分析评估了内部验证。

计算使用显着相关的潜在健康状况的死亡率预测指数的氧化氢氧化物,以评估模型用于死亡率预测的性能。因为遏制得分是通过根据每个重要变量的效果大小的四个参数的数量的简单求和来计算,所以我们还使用了一个简单的底层健康状况的数量作为死亡率的预测指标。通过计算每个[每个的AUROC,根据广泛使用的严重性指数,CURB65和PSI进行了评估了潜在的健康状况指数的性能。24.].要比较性能,我们使用的情况无缺失变量,以便可以计算所有情况的Curb65和PSI。

为了根据肺炎的严重程度来评估显着的潜在健康状况的影响,我们首先开发了一个完全由潜在的健康状况组成的预测模型。然后,根据其中的数量或单一的潜在健康状况或≥2个潜在的健康状况(多种条件),并根据肺炎的严重程度对两类的死亡率进行了二分层或单一的潜在的健康状况。

所有测试都是双尾和aP.- 低于0.05的价值被认为是统计学上显着的。STATA版本13(Statacorp LP)用于统计分析。

道德考虑

这项研究是根据《流行病学研究中的伦理问题指南》进行的(日本厚生劳动省,2008年)。该研究得到了长崎大学热带医学研究所机构审查委员会(IRB)和四家参与医院的机构审查委员会的批准:Ebetsu市医院、Kameda医疗中心、Chikamori医院和Juzenkai医院。我们医院的医生和护士在会诊期间口头告知符合条件的患者及其监护人研究目标。我们还使用标准化问卷向患者及其监护人提供必要的信息。所有参与者均获得参与研究的知情同意。获得大多数参与者或其监护人的书面知情同意,并获得其他参与者的口头同意。所有IRBs放弃了获得所有参与者书面同意的要求,因为根据日本流行病学研究伦理方面指南,该研究的观察性质没有偏离当前的医疗实践。采用匿名数据进行分析。

结果

基线特征和死亡率

共有1935名患者。163名不符合标准的患者(患者的拒绝后,N= 71;CXR不了,N= 20;CXR没有渗透,N = 72) were excluded, 1772 patients were eligible for the current analysis, and 140 patients (7.9%) died within 30 days of their first visit (Fig.1)。

图。1
图1

入学和调查流程。排除未接受胸部X光检查(CXR)且未在CXR上浸润的患者后的登记和调查流程,1772名患者符合分析条件,140名患者(7.9%)在30天内死亡

符合条件患者的基线特征总结在表中1.大部分病人(N = 1328; 74.9%) were aged ≥65 years, with a median age of 77 (interquartile range: 64, 85) years old. Four hundred fifty patients (25.4%) were aged ≥85 years, and 1040 (58.7%) were male. Five hundred eighty-five patients (33.0%) were classified as HCAP, mostly due to recent hospitalisation and/or nursing home residency. The most common comorbid illnesses were chronic lung disease (22.9%), followed by diabetes mellitus (19.2%) and neoplastic disease (18.5%). Overall, 39.3% of patients had at least one risk factor for aspiration pneumonia, such as chronic neurologic disorders; 21.6% were underweight (BMI < 18.5); and 27.0% had a CURB score of two or more.

表1幸存者和非幸存者的基线特征

30天死亡率的危险因素

在单变量分析中,包括年龄在内的11种基本健康状况 ≥ 65岁,最近住院,疗养院住院,家庭护理,男性,肿瘤性疾病,痴呆症,目击吸入,慢性意识障碍,卧床状态和BMI< 18.5分,除控制分数外,其余均显著 ≥ 1.在多变量分析中,六种基本健康状况显著,与CURB评分无关。这些是家庭护理(调整后的优势比(AOR),5.84;95%可信区间(95%CI),2.28-14.99,近期住院(2.21;1.36–3.60),年龄 ≥ 85岁(2.15岁;低BMI(1.99,1.25-3.16),肿瘤性疾病(1.82;1.17-2.85),男性(1.78;1.16–2.75). (桌子2)。

表2 30天死亡率的危险因素

采用bootstrap方法进行的敏感性分析显示,除年龄≥85岁和近期住院情况无统计学意义外,结果与推导模型几乎相同。(附加文件1:表S1)。

基于底层健康状况,CURB65和PSI的死亡率预测

没有缺失的抑偿物的患者的数量为436.比较分析在这些完全案件中进行。单独使用六种显着的底层健康状况的预测指数的氧化氢氧化氢氧化物为0.78(95%CI 0.72-0.83)。它显着高于Curb65(Auroc 0.66,95%CI 0.59-0.73;P. = 0.02) and marginally higher than that of PSI (AUROC 0.71, 95% CI 0.66–0.77;P. = 0.05) (Fig.2). 由六种基本健康状况和抑制评分(范围0-10)组成的总分AUROC为0.79(95%可信区间0.74-0.85),与仅使用基本健康状况的指数相比,没有显著改善死亡率预测(P. = 0.3). (Additional file2:图1)。

图2
图2

基于六个潜在的健康因子的死亡率预测指数具有更高的氧气曲线与Curb65和PSI相比。六个潜在的健康因子的菌丝曲线明显高于Curb65(P. = 0.02) and was marginally higher than that of PSI (P. = 0.05).遏制65.年龄≥ 65.年,Confusion,血液Rea氮≥7mmol/ l,R.espiratory率>每分钟30,和B.在舒张中的干燥压力<90 mmHg或≤60mmHg,Psi.肺炎严重性指数,奥克托克接收器下的区域操作特征,CI.置信区间。六个潜在的健康状况:年龄≥85岁,住院治疗≥2天前90天,家庭护理(伤口护理或灌注治疗疗法),男性性别,肿瘤疾病,体重指数<18.5

根据基本健康状况的数量对患者进行进一步分层(0~ 1对≥2) 以及肺炎的严重程度(根据CORB65的定义,轻度和重度肺炎) < 3对≥分别为3)。在0~ 1基本健康状况,425例(0.9%)轻度肺炎患者中有4例死亡,105例(5.7%)重度肺炎患者中有6例死亡;死亡率与肺炎的严重程度密切相关(风险比7.24,95%可信区间3.08–25.13,P. = 0.0003). On the other hand, among patients with ≥2 underlying health conditions, a high proportion of patients died regardless the severity of pneumonia: 33 out of 269 (12.3%) patients with mild pneumonia and 23 out of 125 (18.4%) patients with severe pneumonia died. In this group, the mortality rate was not significantly associated with the severity of pneumonia (risk ratio 1.53, 95% CI 0.94–2.50,P. = 0.1). (Fig.3.)。因为死亡风险可能被DO-NOT-RESUSET(DNR)订单混淆[25.],我们排除了62名未使用呼吸机或血管升压药而死亡的患者,假设他们的死亡受DNR指令的影响。移除这些患者并仅分析78名接受积极治疗的非幸存者,并没有改变结果;重症肺炎的死亡率显著高于轻度肺炎(风险比6.56,95%可信区间1.49–28.8,P. = 0.004) in patients with 0~ 1 underlying health condition, whereas it was not significant in patients with ≥2 underlying health conditions (risk ratio 1.75, 95% CI 0.80–3.81,P. = 0.2).

图3.
图3.

根据六个潜在的健康状况的数量,轻度和严重肺炎的死亡率。轻度和严重肺炎之间的道德与多种潜在健康状况的患者之间的差异并不重要,而单身或无潜在条件的患者的严重肺炎的死亡率显着高。遏制65.年龄≥65.年,Confusion,血液Rea氮≥7mmol/ l,R.espiratory率>每分钟30,和B.在舒张中的干燥压力<90 mmHg或≤60mmHg,n。不重要

讨论

分析主要由老年患者组成的研究人群,我们确定了6种与死亡率相关的潜在健康状况:家庭输液或伤口护理、近期住院情况、年龄≥85岁、低BMI、肿瘤疾病和男性性别,这些健康状况与肺炎严重程度评分(如CURB)无关。我们发现这些条件对死亡率的影响与CURB65无关。只有当患者有六种疾病中的一种或没有时,CURB65评分更能预测死亡率。在一项系统回顾中,与大多数外部验证(CURB65;约0.8 PSI;略高于0.8)[26.].Chen等人报道了在老年患者中CURB65和PSI的表现不佳[27.].在他们的研究中,CURB65和PSI中排除年龄因素导致AUROC曲线增加,说明年龄变量的权重不适当,其临界值也不适合定义疾病的严重程度。在我们的研究中,大约75%的研究人群年龄在65岁以上。在我们的研究中,老年患者的高比例可以解释广泛使用的严重程度评分表现不佳的原因。两组在绝对量表上的风险差异相似:2种或2种以上潜在健康状况;6.1%,基础健康状况为1或0;4.8%。这可能表明,CURB65评分在有多种潜在健康状况的患者中可能仍然具有信息价值。然而,只要有2种或2种以上潜在健康状况的患者的死亡率极高,即使是在轻度肺炎患者中(12.3%),我们认为,应该在评估严重程度的同时识别大量潜在健康状况。因此,我们的结果表明,评估这些潜在的健康状况,以及肺炎严重程度,将显著改善人口老龄化社会的死亡率预测。 If the number of underlying health conditions is one or less, CURB65 predicts mortality well and appropriate treatment is expected to improve survival outcomes; thus clinical management decisions should be guided accordingly. In our further analysis, the AUROC curve of CURB65 was 0.60 (95% CI: 0.52–0.68) in patients with two or more underlying health conditions, whereas it was 0.74 (95%CI: 0.58–0.90) in patients with 1 or 0 underlying health conditions (P.= 0.12)。因此,如果潜在健康状况的数量是2个或更多,无论疾病严重程度如何,死亡率都已经很高,CURB65不能很好地预测该患者组的死亡率,尽管与潜在健康状况为1或0的患者相比差异不显著。

在之前的研究中也对这六种情况进行了调查。年龄或性别与死亡率之间的直接联系仍有争议[20.21.28.]. 然而,年龄和性别是不变的值,它们是否与相关条件独立相关或被相关条件混淆并不影响预测目的。我们的研究人群中有大量的老年患者,其结果应该更适合老龄化社会中的肺炎患者。大多数研究都同意HCAP本身与死亡率相关,尽管这种相关性的原因尚不清楚[10.29.].最初提出HCAP作为一种与耐药细菌相关的肺炎类别,但许多研究争论此协会[30.].因此,在本研究中,HCAP未被视为单一类别。相反,每个标准被分析为个体条件。同样,死亡率和性别之间的关联也在辩论中。肿瘤疾病的存在与来自肺炎的短期和长期死亡率有关[31.32.].PSI还包括肿瘤疾病作为参数,提供高分30分[11.].低BMI增加了死亡率,而肥胖与更好的结果有关;这种所谓的肥胖悖论在肺炎中得到认可[22.].我们了解BMI理论上是可修改的参数;然而,在大多数临床情况下,难以改善BMI,尤其是对于老年人来说,这可能反映了SARCOPENIA的存在。

使用六种潜在健康状况的预测指标与PSI之间的AUROC曲线存在边缘性显著差异。PSI是比CURB65更好的死亡率预测指标。这可能是因为PSI不仅包含疾病参数,还包含一些潜在的健康状况,如疗养院居住者和共病疾病(肿瘤疾病、充血性心力衰竭、脑血管疾病、肾脏疾病和肝病)。此外,PSI年龄变量是线性评分,并根据性别加权(从女性的年龄分数中减去10分)。潜在健康状况的纳入可能使PSI更适合于年龄增加和多重潜在健康状况肺炎患者的道德预测。

我们的研究有一些限制。首先,我们没有使用不同的肺炎患者进行外部验证。与外部衍生的遏制和PSI分数相比,这可能导致派生模型更好地表现偏差。使用不同的队列的验证研究是概括我们的结论所必需的。其次,虽然我们显示了敏感性分析的相同结果,但我们没有使用引导样本验证我们的模型,因为我们使用每个变量中的简单评分方法,1或0分,以开发模型。因此,无法评估高估或高估和氧气曲线[33.].然而,我们的初始概念是模型开发,其中初级保健医师可以在繁忙的情况下轻松计算它,繁忙的情况是更有可能管理多个潜在条件的老年患者的态势。我们保留了我们的临床概念来实际使用该模型。

第三,我们没有获得有关每个潜在条件的详细信息。特别是,肿瘤疾病应根据其阶段进行分类。第四,基于潜在健康状况的死亡率预测模型未在不同的患者队列中验证。使用不同群体的患者的进一步研究是验证我们的结果。最后,我们没有积极收集关于本研究的DNR订单的信息。然而,即使在没有呼吸机或血管加压器使用的非幸存者之后,我们发现死亡率风险比的类似意义,我们被评估为DNR订单的代理。长期结果对于评估患有老龄化人口肺炎的肺炎患者也很重要。

结论

我们已经确定了六种潜在的健康状况,与30天死亡率独立相关。多种潜在的健康状况患者的死亡率很高,其中仅通过CURB65得分预测的死亡率预测可能不准确。我们认为,通过疾病严重程度共同评估潜在的健康状况对患有老龄化人口的社会的肺炎治疗具有重要益处。

缩写

奥克托克:

接收器下的区域操作特征曲线;CI:置信区间

BMI:

身体质量指数

包子:

血尿尿素氮

帽子:

社区获得的肺炎

CT:

计算机断层扫描

抑制:

精神错乱、尿素氮升高、呼吸急促和低血压

CURB65:

混乱,血尿尿素氮,下腔内,低血压和年龄≥65

CXR:

胸部X射线

DNR:

做 - 不复苏

HCAP:

医疗保健相关的肺炎

IRB:

机构审查委员会

或者:

比值比(统计学用

PSI:

肺炎严重程度指数

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下载参考

致谢

我们感谢日本成人肺炎研究小组的所有成员,以及参与研究的医院和长崎大学热带医学研究所的所有工作人员。

日本成人肺炎研究组成员有:长崎大学热带医学研究所;Bhim Gopal Dhoubhadel, Akitsugu Furumoto, Masayuki Ishifuji, Tomoko Ishifuji, Satoshi Kakiuchi, Shungo Katoh, Emi Kitashoji, Takaharu Shimazaki, Masahiro Takaki, Kiwao Watanabe, Lay Myint Yoshida。Ebetsu市立医院;桂枝秀德,南叶广树。龟田医疗中心:细川直人、金子德弘、桂枝秀德、桂田直子、中岛圭、大冢吉人、铃木大辅、田中贤三。Chikamori医院;千森正之,中冈浩。Juzenkai医院:Hiroyuki Ito, Kei Matsuki, Yoshiko Tsuchihashi长崎大学生物医学研究生院精准医学创新平台及办公室;bob美式足球比分Shuntaro佐藤。

数据和材料的可用性

目前研究中的原始数据可以从相应的作者获得合理的请求。

资金

长崎大学热带医学研究所临床医学系收到了辉瑞公司的本研究的财政支持。资金来源在研究的设计,数据收集,分析或解释中没有作用。

作者信息

隶属关系

作者

联盟

贡献

分析的构想与设计:SH,KM,MS和KA。案例注册和数据收集管理:ES,SH,KS,TW,My,Na,Nh,Mab和Mao。数据分析和解释:SH,KM,MS,SM和KA。起草稿件:SH,KM,MS和KA。所有作者均致力于稿件的关键修订并批准了最终版本。

通讯作者

对应于konosuke morimoto

伦理宣言

伦理批准和同意参与

患者参加该研究的患者已经获得了观察研究的知情同意。该研究由Nagasaki大学热带大学的IRB批准,是四家参与医院的IRB。

利益争夺

两位作者宣称他们没有相互竞争的利益。

出版商的注意事项

BOB体育网站Springer Nature在发表地图和机构附属机构中的司法管辖权索赔方面仍然是中立的。

附加文件

附加文件1:

表S1。使用引导数据集进行敏感性分析。采用bootstrap方法进行的敏感性分析显示,除年龄≥85岁和近期住院情况无统计学意义外,结果与推导模型几乎相同。AOR.调整后的优势比CI.置信区间,HCAP.医疗保健相关的肺炎,抑制Confusion,血液Rea氮气> 7 mmol / L,R.espiratory率>每分钟30,和B.在舒张中的收缩室中的压力<90 mmHg或≤60mmHg。一种家庭护理:家庭输液治疗或伤口护理(DOCX(16 kb)

附加文件2:

图S1。总分中的Auroc由六种潜在的健康状况和遏制得分组成。总分组成的六种潜在的健康状况和抑制得分(范围0-10)为0.79(95%CI 0.74-0.85),与使用潜在的健康状况单独的指数相比没有显着提高死亡率预测(P. = 0.3). (TIF 65 kb)

权利和权限

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引用这篇文章

滨口,S.,铃木,M.,佐佐木,K。日本老龄化人口肺炎严重程度的六种潜在健康状况强烈影响死亡率:一项前瞻性队列研究脉冲医学18,88 (2018). https://doi.org/10.1186/s12890-018-0648-y

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关键词

  • 潜在的健康状况
  • 成人肺炎
  • 人口老龄化
  • 死亡率预测