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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

本研究纳入了2011年9月至2013年1月期间在4家社区医院就诊的社区获得性肺炎或医疗保健相关肺炎(HCAP)成年患者。候选的潜在健康状况,包括人口统计学和临床特征,被纳入logistic回归模型,以及遏制(混淆、尿素氮升高、呼吸急促和低血压)评分作为疾病严重程度的衡量指标。将基于显著基础健康状况的预测指标的受试者工作特征曲线(AUROC)下面积与CURB65 (CURB and age≥65)评分或肺炎严重程度指数(PSI)下面积进行比较。对疾病严重程度与基础健康状况数量之间的死亡率相关性进行了分析。

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)。在患有一个或多种潜在的健康状况的患者中,死亡率与严重肺炎(Curb65≥3)离散相关(风险比率:7.24,95%CI:3.08-25.13),而在患有2或以上的潜在健康状况的患者中,未检测到与严重肺炎的死亡率联系(风险比率: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.]。肺炎死亡率在一个患者的社会中,肺炎死亡率显示出两种主要分布,其中一个亚组含有以前健康的患者的脓毒症休克或多种器官衰竭,以及其他含有多种潜在的死亡患者的患者[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。

越来越多的研究对严重程度评分进行了评估。CURB65(混淆、血尿素氮升高、呼吸急促、低血压、年龄≥65岁)或肺炎严重程度指数(PSI),用于死亡率预测和住院严重分层决策[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.]。我们专注于初步患者接触的简单历史和基本检查可获得的临床条件,使得适用于主要临床环境的结果,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年的国家统计数据,25.1和3.6%的日本人口分别为≥65和≥85岁[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.]:2011年9月至2013年1月之间收集了数据。

病人登记表

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.并没有被录取。同一患者在登记后的两周内反复出现肺炎被视为一次发作。

数据采集

通过直接采访患者或监护人以及医疗图表和实验室数据库的评论来收集人口和临床数据。收集了患者背景,患者疾病,患有患有肺炎,症状,物理标志,实验室和放射性结果,治疗信息和结果的危险因素。

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.]。我们没有使用多药耐药病原体的家庭成员感染的标准,因为在研究环境中通过历史记录很难获得这一信息。将家庭输液治疗和家庭伤口护理合并为“家庭护理”变量。不符合HCAP标准的肺炎病例被定义为CAP。

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.从先前报告的那些作为死亡相关因素的人选择了先验[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

CURB65≥3定义为重症肺炎。我们将年龄指数(≥65岁)从CURB65评分系统中去除后,采用CURB评分对独立的死亡率相关因素进行探索性分析[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.]。它由四个发现的总和获得的数量:混乱,血尿尿素氮(BUN)≥7mmol/ L,呼吸率> 30每分钟,血压(在一次收缩池中<90mmHg或≤60mmHg),所有这些都是肺炎相关参数,可以通过简单的历史和基础检查获得。抑制得分≥2定义为严重的肺炎[23.]。对于探索性分析,我们没有使用PSI评分系统,另一个广泛使用的模型,作为我们模型中的疾病严重程度措施,因为它由多达19个参数组成,其中一些,例如动脉血液气体分析,不是常规的在初级保健设置中测量[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.-Values首先通过向后逐步保留在模型中并将其掺入最终逻辑回归模型,以识别独立的死亡率相关因素,并且仅选择具有P值<0.05的变量。为了补充缺少外部验证数据集,我们通过引导作为灵敏度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评估重要的基础健康状况的影响,我们首先开发了一个只包含基础健康状况的预测模型。然后,我们根据显著的基础健康状况的数量将其分为无基础健康状况或单一基础健康状况或≥2个基础健康状况(多个基础健康状况),并根据肺炎的严重程度比较这两类的死亡率。

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

该研究是根据流行病学研究的道德方面的指导(卫生,劳工和福利,日本2008)的伦理方面的指导。该研究批准了长崎大学热带医学研究所的机构审查委员会(IRB)和四个参与医院的IRB:Ebetsu City Hospital,Kameda Medical Center,Chikamori Hospital和Juzenkai医院。我们的医院医生和护士在他们的磋商期间口头通知符合条件的患者及其监护人。我们还提供了使用标准化问卷形式的必要信息的患者及其监护人。知情同意参加该研究是从所有参与者获得的。从大多数参与者或其监护人和口头同意获得了书面知情同意书获取了从参与者的其他人获得的。由于研究的观察性,所有IRB,所有IRB获得从所有参与者获得书面同意的要求,没有根据日本流行病学研究的道德方面的伦理方面的指导意义,没有任何与现行医疗实践的任何偏差。匿名数据用于分析。

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 not taken,N = 20; no infiltrate on CXR,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

招生和调查流程。排除未拍胸透、胸透未浸润的患者后的入组和调查流程,1772例符合分析条件,其中140例(7.9%)在30天内死亡

符合条件的患者的基线特征汇总在表中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

单因素分析中,除CURB score≥1外,年龄≥65岁、近期住院、住院、家庭护理、男性、肿瘤疾病、痴呆、发生误吸、慢性意识障碍、卧床、BMI < 18.5等11种基础健康状况均有统计学意义。在多变量分析中,6种基础健康状况显著,独立于CURB分数。这些是家庭护理(调整优势比(AOR), 5.84;95%可信区间(95% CI), 2.28-14.99),最近住院(2.21;1.36-3.60),年龄≥85岁(2.15;1.08-4.28)、低BMI(1.99, 1.25-3.16)、肿瘤疾病(1.82;1.17-2.85),男性(1.78;1.16 - -2.75)。(表2)。

表2 30天死亡率的危险因素

除了年龄≥85岁和最近的住院病程没有统计学意义之外,使用Bootstrap方法的灵敏度分析几乎与衍生模型的相同结果显示出几乎相同的结果。(附加文件1:表S1)。

基于底层健康状况,CURB65和PSI的死亡率预测

CURB65、PSI无丢失贵重物品者836例。对这些完整病例进行对比分析。仅使用六种显著的基础健康状况作为预测指标的AUROC为0.78(95%可信区间0.72-0.83)。AUROC为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)。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)。(附加文件2:图1)。

图2
figure2

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

根据基础健康状况的数量(0~ 1 vs≥2)和肺炎的严重程度(CURB65定义的轻度vs重度肺炎< 3 vs≥3)对患者进行进一步分层。基础健康状况0~ 1的患者中,轻度肺炎425例中死亡4例(0.9%),重症肺炎105例中死亡6例(5.7%);死亡率与肺炎的严重程度离散相关(风险比7.24,95% CI 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例在没有使用呼吸机或血管加压药的情况下死亡的患者,假设他们的死亡受到不抢救指令的影响。移除这些患者,只分析78名接受积极治疗的非幸存者,并没有改变结果;重症肺炎死亡率显著高于轻度肺炎(危险比6.56,95% CI 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.

按六种基本健康状况计算的轻度和重度肺炎死亡率。有多种基础健康状况的轻、重度肺炎患者的道德差异不显著,而有单一基础健康状况或无基础健康状况的重症肺炎患者的死亡率显著高于轻、重度肺炎患者。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

分析研究人群主要是老年患者,我们确定了六个死亡率相关的潜在健康状况:家庭输液或伤口护理,最近住院,年龄≥85岁,低BMI,肿瘤疾病和男性性别,与肺炎严重程度无关得分,如路边。我们发现这些条件影响了与Curb65无关的死亡率。只有当患者有一个或没有六种条件时,Curb65才会得分更好的预测死亡率。在系统审查中,与大多数外部验证(CUTB65;约0.8,PSI;约0.8,PSI;略高于0.8),CURB65得分的氧化菌在我们的研究中也略低,PSI评分也略低。26.]。陈等。报告了老年患者Curb65和PSI的表现[27.]。在他们的研究中,不包括来自Curb65和PSI的年龄因素导致Auroc曲线的增加,表明年龄变量是不恰当的加权,其截止值也不适当地定义疾病严重程度。在我们的研究中,大约75%的学习人口为65岁或以上。我们研究中,这种高比例的老年患者可以解释广泛使用的严重程度的表现不佳的原因。绝对规模的风险差异在两组中相似:2或更多的潜在健康状况;6.1%,1次潜在的健康状况;4.8%。这可能表明,患有多个潜在健康状况的患者仍然可以提供速度。然而,只要患有2个或更多的潜在健康状况的患者的死亡率,即使在温和肺炎的患者中(12.3%),我们认为应与严重程度评估一起确定大量的潜在健康状况。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,将显着提高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,如果基础健康状况为两种或两种以上,无论疾病的严重程度如何,死亡率已经很高,CURB65并不能很好地预测该患者组的死亡率,尽管与基础健康状况为1或0的患者相比差异并不显著。

在以前的研究中也调查了六种病症中的每一个。年龄或性别和死亡率之间的直接关联仍然存在争议[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,对于预测目的并不重要。我们的研究人群包含了大量的老年患者,该结果应该更适合于老龄化社会的肺炎患者。大多数研究都同意HCAP本身与死亡率相关,尽管这种关联的原因尚不清楚[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。

使用六种潜在的健康状况和PSI的预测指数与PSI之间的Auroc曲线有一个略微显着差异。PSI比CURB65更好地预测死亡率。这可能是因为PSI不仅含有疾病参数,而且含有一些潜在的健康状况,如护理家居居住和可康疾病(肿瘤疾病,充血性心力衰竭,脑血管疾病,肾病和肝病)。此外,PSI年龄变量是线性评分和加权根据性别(从女性的年龄分数减去10分)。纳入潜在的健康状况可能使PSI更适合肺炎患者的道德预测,增加年龄和多个潜在的健康状况。

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:

体重指数

包子:

血尿素氮

帽:

社区获得的肺炎

CT:

CT检查

限制:

意识混乱,尿素氮升高,呼吸急促,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光片

DNR:

做 - 不复苏

HCAP:

罹患卫生保健相关肺炎病

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

我们感谢成人肺炎研究小组的所有成员 - 日本和参与医院的所有工作人员以及长崎大学热带医学研究所。

成人肺炎研究组 - 日本是:长崎大学热带医学研究所;Bhim Gopal Dhalbhadel,Akitsugu Furumoto,Masayuki Ishida,Tomoko Ishifuji,Satoshi Kakiuchi,Shungo Katoh,Emi Kitashoji,Takaharu Shimazaki,Masahiro Takaki,Kiwao Watanabe,Lay Myint Yoshida。EBETSU市医院;Hidenori Katsura,Hiroki Nanb​​a。Kameda Medical Center:Naoto Hosokawa,Noihiro Kaneko,Hidenori Katsura,Naoko Katsurada,Kei Nakashima,Yoshihito Otsuka,Daisuke Suzuki,Kenzo Tanaka。Chikamori医院;Masayuki Chikamori,Hiroshi Nakaoka。Juzenkai医院:Hiroyuki Ito,Kei Matsuki,Yoshiko Tsuchihashi。长崎大学精密医学创新平台和办公室生物医学研究生院;bob美式足球比分佐藤佐藤。

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接受了辉瑞公司的资助。资金来源在研究的设计、数据收集、分析或解释中没有任何作用。

作者信息

从属关系

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。

相应的作者

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

提交人声明他们没有竞争利益。

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

额外的文件1:

表S1。使用引导数据集的灵敏度分析。除了年龄≥85岁和最近的住院病程没有统计学意义之外,使用Bootstrap方法的灵敏度分析几乎与衍生模型的相同结果显示出几乎相同的结果。优势调整的赔率比,CI.置信区间,HCAP.医疗保健相关的肺炎,抑制Confusion,血液尿素氮> 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。(多克斯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,铃木,M,佐佐木,K。et al。六种潜在的健康状况强烈影响了基于日本老龄化人口的肺炎严重程度的死亡率:一个未来的队列研究。BMC Pulm地中海18,88(2018)。https://doi.org/10.1186/S12890-018-0648-Y.

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关键字

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