Physiological Redundancy in Older Adults in Relation to the Change with Age in the Slope of a Frailty Index
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To test the proposition, using routinely available clinical data, that deficit accumulation results in loss of redundancy. In keeping with the reliability theory of aging, this would be quantitated by attenuation in the slope of a Frailty Index (FI) with age. The more deficits, the less steep the slope and the less redundancy. DESIGN: Cross-sectional analysis of a prospective cohort study, with 5-year mortality data. SETTING: The clinical sample of the second wave of the Canadian Study of Health and Aging. PARTICIPANTS: Two thousand three hundred five people aged 70 and older at baseline. MEASUREMENTS: A FI based on data used for a Comprehensive Geriatric Assessment (CGA), the slope of the relationship between age and the FI-CGA, the limit value of the FI-CGA, mortality. RESULTS: An age-invariant limit to deficit accumulation was demonstrated; the observed 99% limit was 0.66. At the 25th percentile of deficit accumulation (FI-CGA approximately 0.18), the slope of the FI-CGA in relation to age was 0.044 (range 0.038-0.049). When deficits had increased to 75% of the maximum value (FI-CGA approximately 0.52), the slope fell to 0.021 (range 0.016-0.027). By the 85th percentile (FI-CGA approximately 0.6), the slope had become statistically indistinguishable from 0. CONCLUSION: As predicted by the reliability theory of aging, the rate of deficit accumulation slows with increasing frailty. A FI derived from data routinely collected as part of a CGA can in this way quantify loss of redundancy in older adults. Quantifying loss of redundancy can aid clinical decision-making; its application to individual prognostication in clinical samples warrants further evaluation.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».