Contribution of Self-Reported Health Ratings to Predicting Frailty, Institutionalization, and Death Over a 5-Year Period
Notice bibliographique
Résumé
Cross-sectional data from Phase 1 of the Canadian Study of Health and Aging was used to examine the relationship between two self-report health measures: "How would you say your health is these days?"(HEALTH) and "How much do your health troubles stand in the way of your doing the things you want to do?"(TROUBLE). The contribution of these measures to predictive models for institutionalization and mortality is examined, using linked data from Phases 1 and 2. Their relationship to a proposed frailty measure is also examined. At CSHA-1, a majority of respondents perceived that they were in good health and did not feel that their health problems interfered with their preferred activities. At all frailty levels, a majority of both males and females rated their health as "very good" or "pretty good." As frailty increased, health problems increasingly interfered with normal activities. Logistic regression of the longitudinal data indicated that, despite their correlation, HEALTH and TROUBLE cannot act as proxies for each other. They appear to predict independently; adding one to the other significantly improved prediction of institutionalization and mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».