Development and validation of a frailty index in the Longitudinal Aging Study Amsterdam
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty is a state of increased vulnerability to adverse outcomes. The frailty index (FI), defined by the deficit accumulation approach, is a sensitive instrument to measure levels of frailty, and therefore important for longitudinal studies of aging. AIMS: To develop an FI in the Longitudinal Aging Study Amsterdam (LASA), and to examine the predictive validity of this FI for 19-year mortality. METHODS: LASA is an ongoing study among Dutch older adults, based on a nationally representative sample. A 32-item FI (LASA-FI) was developed at the second LASA measurement wave (1995-1996) among 2218 people aged 57-88 years. An FI score between 0 and 1 was calculated for each individual. The LASA-FI included health deficits from the physical, mental and cognitive domain and can be constructed for most LASA measurement waves. Associations with 19-year mortality were assessed using Kaplan-Meier curves and Cox proportional hazards models. RESULTS: The mean LASA-FI score was 0.19 (SD = 0.12), with a 99% upper limit of 0.53. Scores were higher in women than men (women = 0.20, SD = 0.13 vs. men = 0.17, SD = 0.11, p < 0.001). The average age-related increase in the log-transformed LASA-FI score was 3.5% per year. In a model adjusted for age and sex, the FI score was significantly associated with 19-year all-cause mortality (HR per 0.01 = 1.03, 95% CI 1.03-1.04, p < 0.001). DISCUSSION/CONCLUSIONS: The key characteristics of the LASA-FI were in line with findings from previous FI studies in population-based samples of older people. The LASA-FI score was associated with mortality and may serve as an internal and external reference value.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».