首页> 美国卫生研究院文献>Clinical Epidemiology >Co-Morbidity Patterns Identified Using Latent Class Analysis of Medications Predict All-Cause Mortality Independent of Other Known Risk Factors: The COPDGene® Study
【2h】

Co-Morbidity Patterns Identified Using Latent Class Analysis of Medications Predict All-Cause Mortality Independent of Other Known Risk Factors: The COPDGene® Study

机译:使用潜在的药物分析鉴定的共发病率图案预测了独立于其他已知风险因素的全因死亡率:CopDGENE®学习

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

Medication patterns include all medications in an individual’s clinical profile. We aimed to identify chronic co-morbidity treatment patterns through medication use among COPDGene participants and determine whether these patterns were associated with mortality, acute exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease (AECOPD) and quality of life.
机译:药物模式包括个人临床剖面中的所有药物。我们的旨在通过在CopDgene参与者中使用药物使用,并确定这些模式是否与死亡率有关,慢性阻塞性肺病(AECOPD)和生活质量的急性恶化。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号