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Enregistrement W2538639869 · doi:10.1177/0898264316673714

Quality of Life Trajectories Predict Mortality in Older Men: The Manitoba Follow-Up Study

2016· article· en· W2538639869 sur OpenAlexafffundabout
Philip D. St. John, Depeng Jiang, Robert B. Tate

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging and Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare InnovationUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Geriatrics SocietyUniversity of ManitobaResearch Manitoba
Mots-clésMental healthQuality of life (healthcare)CohortGerontologyMedicineCohort studyDemographyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe quality of life trajectories of older men over a 10-year time frame in mental and physical health domains, and to determine if these trajectories predict death over a subsequent 9-year period. METHOD: A cohort study of Royal Canadian Air Force aircrew veterans. We used Short Form-36 (SF-36) measures of mental and physical functioning collected prospectively at six time points between 1996 to 2006 (734 men with a mean age of 85.5 [ SD 3.0] years in 2006) to determine trajectories. Continued contact with the cohort from 2006 to 2015 determined subsequent mortality. RESULTS: Men were more likely to maintain high levels of mental functioning than physical functioning. Thirty-seven percent of participants maintained a high level of both mental and physical functioning. Declining function in either mental or physical function was associated with lower survival. CONCLUSION: Men who maintain physical and mental functioning have a lower mortality rate.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,287 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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