Healthy ageing in the Nun Study: definition and neuropathologic correlates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the concept of healthy ageing has stimulated considerable interest, no generally accepted definition has been developed nor has its biological basis been determined. OBJECTIVE: To develop a definition of healthy ageing and investigate its association with longevity and neuropathology. METHODS: Analyses were based on cognitive, physical, and post-mortem assessments from 1991 to 1998 in the Nun Study, a longitudinal study of ageing in participants 75+ years at baseline. We defined three mutually exclusive levels of healthy ageing (excellent, very good, and good) based on measures of global cognitive function, short-term memory, basic and instrumental activities of daily living, and self-rated function. Mortality analyses were based on 636 participants; neuropathologic analyses were restricted to 221 who had died and were autopsied. RESULTS: Only 11% of those meeting criteria for the excellent level of healthy ageing at baseline subsequently died, compared with 24% for the very good, 39% for the good, and 60% for the remaining participants. Survival curves showed significantly greater longevity with higher levels of healthy ageing. The risk of not attaining healthy ageing, adjusted for age, increased two-fold in participants with brain infarcts alone, six-fold in those with Alzheimer neuropathology alone, and more than thirteen-fold in those with both brain infarcts and Alzheimer neuropathology. CONCLUSIONS: The biological validity of our definition of healthy ageing is supported by its strong association with mortality and longevity. Avoiding Alzheimer and stroke neuropathology is critical to the maintenance of healthy ageing, and the presence of both pathologies dramatically decreases the likelihood of healthy ageing.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».