Sex Differences in the Limit to Deficit Accumulation in Late Middle-Aged and Older Chinese People: Results From the Beijing Longitudinal Study of Aging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: On average, as people age, they accumulate more health deficits and have an increased risk of death. The deficit accumulation-based frailty index (FI) can quantify health and its outcomes in aging. Previous studies have suggested that women show higher FI values than men and that the highest FI score (the "limit to frailty") occurs at a value of FI ~ 0.7. Even so, gender differences in the limit to frailty have not been reported. METHODS: Data for this analysis were obtained from the Beijing Longitudinal Study of Aging that involved 3,257 community-dwelling Chinese people, aged 55+ years at baseline. The main outcome measure was 5-year mortality. An FI consisting of 35 health-related variables was constructed. The absolute and 99% FI limits were calculated for different age groups and analyzed by sex. RESULTS: The mean level of the FI increased with age and was lower in men than in women (F = 67.87, p < .001). The 99% FI limit leveled off slightly earlier with a relatively lower value in men (60 years; 0.44 ± 0.02) compared with that in women (65 years; 0.52 ± 0.04). The highest absolute FI value was 0.61 in men and 0.69 in women. In both groups, people with an FI greater than or equal to the 99% limit showed close to 100% mortality by 5 years. CONCLUSION: Compared with men, women appeared to better tolerate deficits in health, yielding both relatively lower mortality and higher limit values to the FI. Even so, the FI did not exceed 0.7 in any individual.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».