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Enregistrement W2114108053 · doi:10.1093/ageing/afr176

The impact of social vulnerability on the survival of the fittest older adults

2012· article· en· W2114108053 sur OpenAlexafffundabout
Melissa K. Andrew, A. Mitnitski, Susan Kirkland, Kenneth Rockwood

Notice bibliographique

RevueAge and Ageing · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineVulnerability (computing)GerontologySurvival of the fittestDemographyPopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: even older adults who are fit experience adverse health outcomes; understanding their risks for adverse outcomes may offer insight into ambient population health. Here, we evaluated mortality risk in relation to social vulnerability among the fittest older adults in a representative community-dwelling sample of older Canadians. METHODS: in this secondary analysis of the Canadian Study of Health and Aging, participants (n = 5,703) were aged 70+ years at baseline. A frailty index was used to grade relative levels of fitness/frailty, using 31 self-reported health deficits. The analysis was limited to the fittest people (those reporting 0-1 health deficit). Social vulnerability was trichotomised from a social vulnerability scale, which consisted of 40 self-reported social deficits. RESULTS: five hundred and eighty-four individuals had 0-1 health deficit. Among them, absolute mortality risk rose with increasing social vulnerability. In those with the lowest level of social vulnerability, 5-year mortality was 10.8%, compared with 32.5% for those with the highest social vulnerability (adjusted hazard ratio 2.5, 95% CI: 1.5-4.3, P = 0.001). CONCLUSIONS: a 22% absolute mortality difference in the fittest older adults is of considerable clinical and public health importance. Routine assessment of social vulnerability by clinicians could have value in predicting the risk of adverse health outcomes in older adults.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations107
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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