Frailty: Scaling from Cellular Deficit Accumulation?
Notice bibliographique
Résumé
Cells age in association with deficit accumulation via mechanisms that are far from fully defined. Even so, how deficits might scale up from the subcellular level to give rise to clinically evident age-related changes can be investigated. This 'scaling problem' can be viewed either as a series of little-related events that reflect discrete processes--such as the development of particular diseases--or as a stochastic process with orderly progression at the systems level, regardless of which diseases are present. Some recent evidence favors the latter hypothesis, but determining the best approach to study how deficits scale remains a key goal for understanding aging. In consequence, approaching the problem of frailty as one of the scaling of subcellular deficits has implications for understanding aging. Considering the cumulative effects of many small deficits appears to allow for the observation of important aspects of the behavior of systems that are close to failure. Mathematical modeling offers useful possibilities in clarifying the extent to which different clinical scales measure different phenomena. Even so, to be useful, mathematical modelling must be clinically coherent in addition to mathematically sound. In this regard, queuing appears to offer some potential for investigating how deficits originate and accumulate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».