The assessment of frailty in community dwelling older people
Notice bibliographique
Résumé
Background: This thesis explores the concept of frailty, as a latent vulnerability in older people, with the aim of refining its measurement by generating a new measure of frailty - the British Frailty Index (FI). This index was developed and validated in a cohort of community-dwelling older women, the British Women's Heart and Health Study (BWHHS), in 23 towns in Britain. Findings were replicated in another large Medical Research Council (MRC) Assessment of Older People study Methods: A systematic literature review examined the evolution of the concept and definitions of frailty. A meta-analysis on the prognostic value of current frailty measures confirmed extensive heterogeneity in the prediction of all-cause mortality despite consideration of age, sex, type of measure and duration of follow up. A 'General Specific' model of frailty was derived from factor analysis in the BWHHS population and replicated in the MRC cohort. Construct, external criterion and predictive validity of the British FI were assessed and its performance compared to another widely used index - the Canadian Frailty Index - with single indicators of frailty. Results: Frailty was explained by seven factors; physical ability, cardiovascular and respiratory disease and symptoms, visual impairments, other comorbidities, psychological problems and physiological measures. Associations with frailty included increased age, female sex, smoking, living alone, not living in own home, poor social contact and low socioeconomic position. Frailty was an independent predictor of all-cause mortality in both cohorts and predicted hospitalization and institutionalization in the MRC study, performing better than the Canadian Index. Conclusion: This thesis provides better understanding of the multi-dimensional domains of frailty in older people. The British FI demonstrates validity in relation to adverse outcomes, provides a more reliable measurement tool and its application offers further opportunities for the prevention, detection and treatment of frailty at a clinical level.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».