Utility of Hippocrates' prognostic aphorism to predict death in the modern era: prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if one of Hippocrates' aphorisms, identifying good cognition and good appetite as two prognostic factors, predicts death in community living older adults in the modern era. DESIGN: Secondary analysis of an existing population based cohort study. SETTING: Manitoba Study of Health and Aging. PARTICIPANTS: 1751 community living adults aged more than 65 enrolled in the Manitoba Study of Health and Aging in 1991 and followed over five years. MAIN OUTCOME MEASURE: Time to death. METHODS: We recreated the hippocratic prognosticator using an item that measures appetite drawn from the Center for Epidemiologic Studies-depression subscale, and the mini-mental state examination, with a score of >25 being considered as normal. People with normal cognition and appetite were compared with those with either poor cognition or poor appetite. We constructed Cox regression models, adjusted for age, sex, education, and functional status. RESULTS: The prognostic aphorism predicted death, with an unadjusted hazard ratio of 2.37 (95% confidence interval 1.93 to 2.88) and a hazard ratio of 1.71 (1.37 to 2.12) adjusted for age, sex, and education. Both poor appetite and poor cognition predicted death. The sensitivity and specificity were not, however, sufficient for the measure to be used alone. CONCLUSION: An aphorism devised by Hippocrates millennia ago can predict death in the modern era.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».