Predictors of mortality among elderly people living in a south Indian urban community; a 10/66 Dementia Research Group prospective population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Eighty percent of deaths occur in low and middle income countries (LMIC), where chronic diseases are the leading cause. Most of these deaths are of older people, but there is little information on the extent, pattern and predictors of their mortality. We studied these among people aged 65 years and over living in urban catchment areas in Chennai, south India. METHODS: In a prospective population cohort study, 1005 participants were followed-up after three years. Baseline assessment included sociodemographic and socioeconomic characteristics, health behaviours, physical, mental and cognitive disorders, disability and subjective global health. RESULTS: At follow-up, 257 (25.6%) were not traced. Baseline characteristics were similar to the 748 whose vital status was ascertained; 154 (20.6%) had died. The mortality rate was 92.5/1,000 per annum for men and 51.0/1,000 per annum for women. Adjusting for age and sex, mortality was associated with older age, male sex, having no friends, physical inactivity, smaller arm circumference, dementia, depression, poor self-rated health and disability. A parsimonious model included, in order of aetiologic force, male sex, smaller arm circumference, age, disability, and dementia. The total population attributable risk fraction was 0.90. CONCLUSION: A balanced approach to prevention of chronic disease deaths requires some attention to proximal risk factors in older people. Smoking and obesity seem much less relevant than in younger people. Undernutrition is preventable. While dementia makes the largest contribution to disability and dependency, comorbidity is the rule, and more attention should be given to the chronic care needs of those affected, and their carers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».