MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1554335923 · doi:10.1186/s12916-015-0400-x

Age-related frailty and its association with biological markers of ageing

2015· article· en· W1554335923 sur OpenAlexafffund
Arnold Mitnitski, Joanna Collerton, Carmen Martín-Ruiz, Carol Jagger, Thomas von Zglinicki, Kenneth Rockwood, Thomas B. L. Kirkwood

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilMedical Research CouncilDunhill Medical TrustDirectorate for Biological SciencesNewcastle upon Tyne Hospitals NHS Foundation TrustNewcastle UniversityCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineHazard ratioBiomarkerReceiver operating characteristicImmunosenescenceAgeingProportional hazards modelInternal medicineSurvival analysisOncologyGerontologyImmunologyConfidence intervalImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The relationship between age-related frailty and the underlying processes that drive changes in health is currently unclear. Considered individually, most blood biomarkers show only weak relationships with frailty and ageing. Here, we examined whether a biomarker-based frailty index (FI-B) allowed examination of their collective effect in predicting mortality compared with individual biomarkers, a clinical deficits frailty index (FI-CD), and the Fried frailty phenotype. METHODS: We analyzed baseline data and up to 7-year mortality in the Newcastle 85+ Study (n = 845; mean age 85.5). The FI-B combined 40 biomarkers of cellular ageing, inflammation, haematology, and immunosenescence. The Kaplan-Meier estimator was used to stratify participants into FI-B risk strata. Stability of the risk estimates for the FI-B was assessed using iterative, random subsampling of the 40 FI-B items. Predictive validity was tested using Cox proportional hazards analysis and discriminative ability by the area under receiver operating characteristic (ROC) curves. RESULTS: The mean FI-B was 0.35 (SD, 0.08), higher than the mean FI-CD (0.22; SD, 0.12); no participant had an FI-B score <0.12. Higher values of each FI were associated with higher mortality risk. In a sex-adjusted model, each one percent increase in the FI-B increased the hazard ratio by 5.4 % (HR, 1.05; CI, 1.04-1.06). The FI-B was more powerful for mortality prediction than any individual biomarker and was robust to biomarker substitution. The ROC analysis showed moderate discriminative ability for 7-year mortality (AUC for FI-CD = 0.71 and AUC for FI-B = 0.66). No individual biomarker's AUC exceeded 0.61. The AUC for combined FI-CD/FI-B was 0.75. CONCLUSIONS: Many biological processes are implicated in ageing. The systemic effects of these processes can be elucidated using the frailty index approach, which showed here that subclinical deficits increased the risk of death. In the future, blood biomarkers may indicate the nature of the underlying causal deficits leading to age-related frailty, thereby helping to expose targets for early preventative interventions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations292
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC MedicineMême sujetFrailty in Older AdultsTravaux en français237 207