A frailty index from common clinical and laboratory tests predicts increased risk of death across the life course
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A frailty index (FI) based entirely on common clinical and laboratory tests might offer scientific advantages in understanding ageing and pragmatic advantages in screening. Our main objective was to compare an FI based on common laboratory tests with an FI based on self-reported data; we additionally investigated if the combination of subclinical deficits with clinical ones increased the ability of the FI to predict mortality. In this secondary analysis of the 2003-2004 and 2005-2006 National Health and Nutrition Examination Survey data, 8888 individuals aged 20+ were evaluated. Three FIs were constructed: a 36-item FI using self-reported questionnaire data (FI-Self-report); a 32-item FI using data from laboratory test values plus pulse and blood pressure measures (FI-Lab); and a 68-item FI that combined all items from each index (FI-Combined). The mean FI-Lab score was 0.15 ± 0.09, the FI-Self-report was 0.11 ± 0.11 and FI-Combined was 0.13 ± 0.08. Each index showed some typical FI characteristics (skewed distribution with long right tail, non-linear increase with age). Even so, there were fewer people with low frailty levels and a slower increase with age for the FI-Lab compared to the FI-Self-report. Higher frailty level was associated with higher risk of death, although it was strongest at older ages. Both FI-Lab and FI-Self-report remained significant in a combined model predicting death. The FI-Lab was feasible and valid, demonstrating that even subclinical deficit accumulation increased mortality risk. This suggests that deficit accumulation, from the subcellular to the clinically visible is a useful construct that may advance our understanding of the ageing process.
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.
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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle