DEVELOPMENT OF A RAT CLINICAL FRAILTY INDEX
Notice bibliographique
Résumé
There has been a recent focus on the development of pre-clinical models of frailty in mice. A mouse clinical frailty index (FI) was developed based on the concept that frailty can be quantified as the accumulation of deficits in health, as originally shown in humans. Rats are a commonly used model for aging studies, so the current study aimed to develop a FI that measures the accumulation of clinically-evident health-related deficits in rats. Male Fischer 344 rats were aged from 6 to 9 months (n=12), and from 13 to 21 months (n=41). A FI comprised of 27 health-related deficits was developed from a review of the literature and consultation with a veterinarian. Deficits were scored 0 if absent, 0.5 if mild or 1 if severe. A FI score was determined for each rat every 3–4 months, and for the older group mortality was assessed up to 21 months. Mean FI scores significantly increased at each time point for the older rats (13 months, 0.06 ± 0.00; 17 months, 0.13 ± 0.01; 21 months 0.21 ± 0.01; p<0.0001). The rate of deficit accumulation, and the maximum FI score (0.40) were similar to those observed in previous mouse and human FI studies. A high FI score measured at both 17 months (p<0.0001) and 21 months of age (p=0.007) was also associated with decreased probability of survival as assessed with Kaplan-Meier curves. The rat clinical FI has significant value for use in aging and interventional studies, and will contribute to translational research in this field.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».