Effect of Health Protective Factors on Health Deficit Accumulation and Mortality Risk in Older Adults in the Beijing Longitudinal Study of Aging
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate transitions in health status and risk of death in older adults in relation to baseline health deficits and protective factors. DESIGN: Prospective cohort study with reassessments at 5, 8, and 15 years. SETTING: Secondary analysis of data from the Beijing Longitudinal Study on Aging. PARTICIPANTS: Urban and rural community-dwelling people aged 55 and older at baseline (n = 3,275), followed from 1992 to 2007, during which time 51% died. MEASUREMENTS: Health status was quantified using the deficit accumulation-based frailty index (FI), constructed from 30 intrinsic health measures. A protection index was constructed using 14 extrinsic items (e.g., exercise, education). The probabilities of health changes, including death, were evaluated using a multistate transition model. RESULTS: Women had more health deficits (mean baseline FI 0.13 ± 0.11) than did men (mean baseline FI 0.11 ± 0.10). Although health declined on average (mean FIs increased), improvement and stability were common. Baseline health significantly affected health transitions and survival over various follow-up durations (odds ratio (OR) = 1.27, 95% confidence interval (CI) = 1.17-1.37 for men; OR = 1.24, 95% CI = 1.16-1.33 for women for each increment of deficits). Each protective factor reduced the risk of health decline and the risk of death in men and women by 13% to 25%. CONCLUSION: Deficit accumulation-based transition modeling demonstrates persisting effects of baseline health status on age-related health outcomes. Some mitigation by protective factors can be demonstrated, suggesting that improving physical and social conditions might be beneficial.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».