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Enregistrement W2591104365 · doi:10.1038/srep43068

A Frailty Index Based On Deficit Accumulation Quantifies Mortality Risk in Humans and in Mice

2017· article· en· W2591104365 sur OpenAlexafffund
Kenneth Rockwood, Joanna M. Blodgett, Olga Theou, Mengtong Sun, Hirad Feridooni, Arnold Mitnitski, Robert A. Rose, Judith Godin, Edward Gregson, Susan E. Howlett

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFrailty IndexAgeingDiseaseGerontologyBiologyMedicinePhysiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although many common diseases occur mostly in old age, the impact of ageing itself on disease risk and expression often goes unevaluated. To consider the impact of ageing requires some useful means of measuring variability in health in animals of the same age. In humans, this variability has been quantified by counting age-related health deficits in a frailty index. Here we show the results of extending that approach to mice. Across the life course, many important features of deficit accumulation are present in both species. These include gradual rates of deficit accumulation (slope = 0.029 in humans; 0.036 in mice), a submaximal limit (0.54 in humans; 0.44 in mice), and a strong relationship to mortality (1.05 [1.04-1.05] in humans; 1.15 [1.12-1.18] in mice). Quantifying deficit accumulation in individual mice provides a powerful new tool that can facilitate translation of research on ageing, including in relation to disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations259
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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