Biological age as a useful index to predict seventeen-year survival and mortality in Koreans
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many studies have been conducted to quantitatively estimate biological age using measurable biomarkers. Biological age should function as a valid proxy for aging, which is closely related with future work ability, frailty, physical fitness, and/or mortality. A validation study using cohort data found biological age to be a superior index for disease-related mortality than chronological age. The purpose of this study is to demonstrate the validity of biological age as a useful index to predict a person's risk of death in the future. METHODS: The data consists of 13,106 cases of death from 557,940 Koreans at 20-93 years old, surveyed from 1994 to 2011. Biological ages were computed using 15 biomarkers measured in general health check-ups using an algorithm based on principal component analysis. The influence of biological age on future mortality was analyzed using Cox proportional hazards regression considering gender, chronological age, and event type. RESULTS: In the living subjects, the average biological age was almost the same as the average chronological age. In the deceased, the biological age was larger than the chronological age: largest increment of biological age over chronological age was observed when their baseline chronological age was within 50-59 years. The death rate significantly increased as biological age became larger than chronological age (linear trend test, p value < 0.0001). The largest hazard ratio was observed in subjects whose baseline chronological age was within 50-59 years when the cause was death from non-cancerous diseases (HR = 1.30, 95% confidence intervals = 1.26 - 1.34). The survival probability, over the 17 year term of the study, was significantly decreased in the people whose biological age was larger than chronological age (log rank test, p value < 0.001). CONCLUSIONS: Biological age could be used to predict future risk of death, and its effect size varied according to gender, chronological age, and cause of death.
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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 | 0,000 | 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 ».