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Enregistrement W2312445493 · doi:10.1177/147323001204000237

Ageing Challenges the Results of any Outcome Study: How to Address the Effects of Ageing on Activities of Daily Living

2012· article· en· W2312445493 sur OpenAlexaff
Barbara Rieger, Özgür Tamcan, D. Dietrich, Urs Müller

Notice bibliographique

RevueJournal of International Medical Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesUniversity of Bern
Mots-clésActivities of daily livingMedicineGerontologyAgeingNormativeComorbidityGermanPhysical therapyDemographyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Clinical study results might be substantially biased by the effects of ageing, resulting in considerable underestimation of treatment efficacy, especially when assessing activities of daily living (ADL) in elderly people. This study aimed to define age- and comorbidity-related normative values in ADL. METHODS: In cross-sectional sampling, 23 763 German-speaking Swiss individuals were contacted. Valid questionnaires from 16 191 (68%) eligible individuals ≥ 18 years of age were included in the study. Age-related ADL reference values were calculated using questionnaire data. RESULTS: The sample was representative of the German-speaking Swiss population as determined by 2003 census data. Age- and pain-related ADL reference values were plotted and confirmed that disability increased with increasing age. CONCLUSIONS: The use of ADL scales that provide age- and comorbidity-related reference values for outcome studies or studies focusing on the elderly is recommended in order to reduce the effect of bias.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,757
Score d'incertitude au seuil0,912

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,320 · 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.

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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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