Calculating the Rate of Senescence From Mortality Data: An Analysis of Data From the ERA-EDTA Registry
Notice bibliographique
Résumé
The rate of senescence can be inferred from the acceleration by which mortality rates increase over age. Such a senescence rate is generally estimated from parameters of a mathematical model fitted to these mortality rates. However, such models have limitations and underlying assumptions. Notably, they do not fit mortality rates at young and old ages. Therefore, we developed a method to calculate senescence rates from the acceleration of mortality directly without modeling the mortality rates. We applied the different methods to age group-specific mortality data from the European Renal Association-European Dialysis and Transplant Association Registry, including patients with end-stage renal disease on dialysis, who are known to suffer from increased senescence rates (n = 302,455), and patients with a functioning kidney transplant (n = 74,490). From age 20 to 70, senescence rates were comparable when calculated with or without a model. However, when using non-modeled mortality rates, senescence rates were yielded at young and old ages that remained concealed when using modeled mortality rates. At young ages senescence rates were negative, while senescence rates declined at old ages. In conclusion, the rate of senescence can be calculated directly from non-modeled mortality rates, overcoming the disadvantages of an indirect estimation based on modeled mortality rates.
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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 | 0,016 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».