Changes in the Lethality of Frailty Over 30 Years: Evidence From Two Cohorts of 70-Year-Olds in Gothenburg Sweden
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With aging, health deficits accumulate: people with few deficits for their age are fit, and those with more are frail. Despite recent reports of improved health in old age, how deficit accumulation is changing is not clear. Our objectives were to evaluate changes over 30 years in the degree of deficit accumulation and in the relationship between frailty and mortality in older adults. METHODS: We analyzed data from two population based, prospective longitudinal cohorts, assembled in 1971-1972 and 2000-2001, respectively. Residents of Gothenburg Sweden, systematically drawn from the Swedish population registry. The 1901-1902 cohort (N = 973) had a response rate of 84.8%; the 1930 cohort (N = 500) had a response rate of 65.1%. A frailty index using 36 deficits was calculated using data from physical examinations, assessments of physical activity, daily, sensory and social function, and laboratory tests. We evaluated mortality over 12.5 years in relation to the frailty index. RESULTS: Mean frailty levels were the same (x¯ = 0.20, p = .37) in the 1901-1902 cohort as in the 1930 cohort. Although the frailty index was linked to the risk of death in both cohorts, the hazards ratio decreased from 1.67 per 0.1 increment in the frailty index for the first cohort to 1.32 for the second cohort (interaction term p = .005). DISCUSSION: Although frailty was as common at age 70 as before, its lethality appears to be less. Just why this is so should be explored further.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».