A limit to frailty in very old, community-dwelling people: a secondary analysis of the Chinese longitudinal health and longevity study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: it has been observed that a frailty index (FI) is limited by the value of 0.7. Whether this holds in countries with higher mortality rates is not known. OBJECTIVES: to test for and quantify a limit in very old Chinese adults and to relate mortality risk to the FI. DESIGN: secondary analysis of four waves (1998, 2000, 2002 and 2005) of the Chinese Longitudinal Health and Longevity Study (CLHLS). SUBJECTS: a total of 6,300 people from 22 of 31 provinces in China, aged 80-99 years at baseline and followed up to 7 years. METHODS: an FI was calculated as the ratio of actual to 38 possible health deficits. Frequency distributions were used to evaluate the limit to the FI. Logistic regression and survival analysis were used to evaluate the relationship between the FI and mortality. RESULTS: at each wave, a 99% submaximal limit to frailty was observed at FI = 0.7, despite consecutive losses to death. The death rate for those who were healthiest at baseline (i.e. those in whom the baseline FI = 0) increased from 0.18 at the 2-year follow-up to 0.69 by 7 years. At each wave, 100% mortality at 2 years was observed at FI close to 0.67. A baseline FI >0.45 was associated with 100% 7-year mortality. CONCLUSIONS: a limit to frailty occurred with FI = 0.7 which was not exceeded at any age or in any wave. There appears to be a demonstrable limit to the number of health problems that people can tolerate.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».