The cumulative effect of frailty and cognition on mortality – results of a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Both physical frailty and cognitive impairment predict death, but the joint effect of these two factors is uncertain. The objectives are to determine if the Mini-mental state examination (MMSE) and the Frailty Index (FI) predict death over a five-year interval after accounting for the effect of the other; and if there is an interaction in this effect. METHODS: An analysis of an existing prospective cohort study of 1,751 community living older adults followed over a five-year time frame. Age, gender, and education were self-reported. The predictor variables were the FI - a measure of frailty based on the "Accumulation of Deficits" model of frailty; and the MMSE. Cox proportional hazards models were constructed for the outcome of time to death. RESULTS: The unadjusted Hazard Ratio (HR) (95% CI) for mortality was 2.17 (1.69, 2.80) for those who were only cognitively impaired, 2.02 (1.53, 2.68) for those who were only frail, and 3.57 (2.75, 4.62) for those who were both frail and cognitively impaired with the reference group of those who were neither frail nor cognitively impaired. Adjusted for age, gender, and education, the HR (95% CI) was 1.49 (1.13. 1.95) for those who were only cognitively impaired, 1.81 (1.35, 2.41) for those who were only frail, and 2.28 (1.69, 3.09) for those who were both frail and cognitively impaired. CONCLUSIONS: Both frailty and cognitive impairment are predictors of mortality and the effect is cumulative. There was no interaction in this effect.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».