Regional Differences in Incident Prefrailty and Frailty
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: The extent to which greater frailty among American compared with European women reflects individual-level characteristics has not been well studied. To test the hypothesis that cardiometabolic conditions and depression and anxiety confound the relationship between region and incident prefrailty and frailty in American compared with European women. Materials and Methods: The Global Longitudinal Study of Osteoporosis in Women (GLOW) is a 5-year observational cohort study of women aged ≥55 years. A total of 19,674 participants from the United States and Europe were nonfrail at baseline and provided information on characteristics, including body mass index, depression and anxiety, and cardiovascular disease. We used multivariable Cox proportional hazards models to examine the relationship between region and incident frailty and prefrailty. Results: Over 40% of respondents became prefrail or frail during follow-up. Adjusting for age, body mass index, depression and anxiety, cardiovascular disease, and other health-related characteristics, European respondents had a decreased risk of developing prefrailty (2-year hazard ratio [HR]: 0.78, 95% confidence interval [CI]: 0.73–0.84; 3-year HR: 0.74, 95% CI: 0.67–0.81) and frailty (2-year HR: 0.65, 95% CI: 0.56–0.76; 3-year HR: 0.82, 95% CI: 0.68–0.99) compared with American respondents. Risk of incident frailty and prefrailty did not vary by region at 5 years of follow-up. Conclusions: Cardiometabolic conditions and depression and anxiety did not account for increased frailty and prefrailty onset among American compared with European women. Differences in smaller regions and environmental characteristics may contribute to frailty and prefrailty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».