Frailty Index as a Measure of Biological Age in a Chinese Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The concept of a frailty index, developed in Canadian elderly populations as an indicator of biological age as opposed to chronological age, was tested in an elderly Chinese population to determine whether it is applicable in a different ethnic and cultural setting. METHODS: A data set including 62 physical, psychological, and socioeconomic variables from a cohort of 2,032 persons 70 years and older (999 men, 1,033 women) was used. The distribution of the index was evaluated using the Cramer-von Mises goodness-of-fit test, and multiple linear regression was used to assess its relationship with age and sex. A biological age for each participant was calculated based on an inverse regression of age on mean frailty index and sex. The Cox proportional hazards regression model was used to assess the ability of biological age to predict death. RESULTS: The distribution of the frailty index most closely resembled a Weibull distribution. The frailty index increased with age until the mid-80s, when it leveled off, and was higher in women than men for each age group. The distribution of biological age is wider than that for chronological age, and it strongly predicted death. Women had an estimated 20% lesser chance of dying at a given time than did men of the same chronological age and degree of frailty. CONCLUSIONS: The study confirms the robustness of the concept and method of calculating the frailty index developed in elderly Canadian populations. It also suggests that the sex difference in life expectancy may have an underlying genetic basis independent of frailty.
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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) | 0,001 | 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 ».