Transitions in cognitive status in relation to frailty in older adults: A Comparison of three frailty measures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Cognitive decline is related to frailty. Frailty can be operationalized in different ways, which have an unknown impact on the estimation of risk. Here, we compared 3 frailty measures in relation to cognitive changes and mortality in the Canadian Study of Health and Aging (CSHA). DESIGN: Prospective population-based study, with 5 year follow up. PARTICIPANTS/SETTING: 2,305 subjects aged 70+ years. METHODS: For each participant, cognitive status was measured by the errors in the Modified Mini-Mental State Examination (3MS) score. Three frailty measures were used: a Frailty Index based on the Comprehensive Geriatric Assessment (FI-CGA) evaluated from 47 potential deficits, a Clinical Frailty Score and the Fried frailty phenotype. Multivariate Poisson regression and multivariate logistic regression were used to examine the association between baseline cognitive errors and frailty and death, respectively, while controlling for possible confounders (age, sex, education, and baseline cognitive status). RESULTS: Changes in cognitive status were strongly associated with baseline cognition and frailty, however defined. In multivariate models adjusted for age, sex and education, each frailty measure was associated with cognitive decline and with mortality. The frailest people (from the highest FI-CGA tertile) rarely showed cognitive improvement or stabilization (1.5%, 95% CI=0.002%-2.8%) compared with non-frail people (from the lowest tertile of the FI-CGA), of whom 27.8% (95% CI=24.5%-31.1%) did not deteriorate. CONCLUSIONS: Frail elderly people have an increased risk of cognitive decline. All frailty measures allowed quantification of individual vulnerability and predict both cognitive changes and mortality.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».