The cumulative effect of frailty and cognition on mortality – results of a prospective cohort study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découle