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Enregistrement W2891437565 · doi:10.1111/ggi.13522

Frailty state transitions and associated factors in South Australian older adults

2018· article· en· W2891437565 sur OpenAlexaff
Mark Q Thompson, Olga Theou, Robert Adams, Graeme Tucker, Renuka Visvanathan

Notice bibliographique

RevueGeriatrics and gerontology international/Geriatrics & gerontology international · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesResthaven Incorporated
Mots-clésMedicineFrailty IndexGerontologyWaistVulnerability (computing)StressorObesityFrailty syndromeDemographyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Frailty is a state of decreased physiological reserve and vulnerability to stressors. Understanding the characteristics of those most at risk of worsening, or likely to improve their frailty status, are key elements in addressing this condition. The present study measured frailty state transitions and factors associated with improvement or worsening frailty status in the North West Adelaide Health Study. METHODS: Frailty was measured using the frailty phenotype (FP) and a 34-item frailty index (FI) for 696 community-dwelling participants aged ≥65 years, with repeated measures at 4.5-year follow up. RESULTS: Improvement in frailty state was common for both tools (FP 15.5%; FI 7.9%). The majority remained stable (FP 44.4%; FI 52.6%), and many transitioned to a worse level of frailty (FP 40.1%; FI 39.5%). For both measures, multimorbidity was associated with worsening frailty among non-frail participants. Among pre-frail participants, normal waist circumference was associated with improvement, whereas older age was associated with worsening of frailty status. Among frail individuals, younger age was associated with improvement, and male sex and older age were associated with worsening frailty status. CONCLUSIONS: Frailty is a dynamic process where improvement is possible. Multimorbidity, obesity, age and sex were associated with frailty transitions for both tools. Geriatr Gerontol Int 2018; 18: 1549-1555.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations115
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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