Clinical Predictors of Mortality in Adults with Intellectual Disabilities with and without Down Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Background. Mood, baseline functioning, and cognitive abilities as well as psychotropic medications may contribute to mortality in adults with and without Down Syndrome (DS). Methods. Population-based (nonclinical), community-dwelling adults with intellectual disabilities (IDs) were recruited between 1995 and 2000, assessed individually for 1-4 times, and then followed by yearly phone calls. Results. 360 participants (116 with DS and 244 without DS) were followed for an average of 12.9 years (range 0-16.1 years as of July 2011). 108 people died during the course of the followup, 65 males (31.9% of all male participants) and 43 females (27.6% of all female participants). Cox proportional hazards modeling showed that baseline practical skills, seizures, anticonvulsant use, depressive symptoms, and cognitive decline over the first six years all significantly contributed to mortality, as did a diagnosis of DS, male gender, and higher age at study entry. Analysis stratified by DS showed interesting differences in mortality predictors. Conclusion. Although adults with DS have had considerable improvements in life expectancy over time, they are still disadvantaged compared to adults with ID without DS. Recognition of potentially modifiable factors such as depression may decrease this risk.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».