Acceptance of Disability and the Risk of Frailty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: THE OBJECTIVES ARE TO DETERMINE IF: 1) accepting disability as a part of aging is associated with frailty; and 2) accepting disability is associated with becoming frail over a five-year period. METHODS: Secondary analysis of a prospective cohort study of 1,751 community-dwelling adults aged 65+. Participants were asked to rate their agreement with the statement: "When you reach my age, you have to accept a fair degree of discomfort and physical disability" on a five-point scale. Frailty was categorized as not frail or frail. The sample was re-interviewed five years later. RESULTS: The mean age was 75.5 years, 62.3% were women, and the mean education was 10.2 years. Accepting disability as a part of aging was strongly associated with frailty at time 1; the unadjusted Odds Ratio (OR) and 95% confidence interval (CI) was 1.47 (1.25, 1.72) and this association persisted after adjusting for confounding factors. Accepting disability was also associated with becoming frail; the unadjusted OR and 95% CI was 1.51 (1.20, 1.90), and this association also persisted after adjusting for potential confounding factors. CONCLUSIONS: Accepting disability as a part of aging is associated with being frail and becoming frail.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».