OLDER PEOPLE WITH SARCOPENIA IN VIETNAM: WHO ARE AT HIGHER RISK OF HAVING FRAILTY?
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the prevalence of frailty according to sarcopenic status, and predictor factors for frailty among participants having sarcopenia. This study is a secondary analysis from the baseline data of a study designed to investigate the prevalence of sarcopenia in older patients at the National Geriatric Hospital in Hanoi, Vietnam from 1/2018 to 7/2018. Sarcopenia was defined as having low lean mass plus low grip strength according to the criteria of the Foundation for the National Institutes of Health (FNIH). Frailty was defined by Fried’s frailty criteria. N=770, mean age 71.7 ± 8.8, 61.7% women. The prevalence of frailty among sarcopenic and non-sarcopenic participants were 26.2% and 4.7%, respectively. Sarcopenia was associated with a four-fold increased risk of frailty (adjusted OR 4.40, 95%CI 2.27–8.54), adjusted for age, gender, income, living alone, educational level, physical activity, nutritional status and comorbidity. Among participants with sarcopenia (n=385), predictor factors for frailty were advanced age (adjusted OR 1.05, 95%CI 1.01–1.09), low income (adjusted OR 19.10, 95%CI 2.85–127.96), malnutrition (adjusted OR 7.76, 95%CI 2.94–20.50), living in urban areas (adjusted OR 1.99, 95%CI 1.02–3.86), having any hospitalization in previous year (adjusted OR 2.35, 95%CI 1.11–4.95), having higher fall risk (adjusted OR 3.06, 95%CI 1.35–6.90) and higher Geriatric Depression Scale (adjusted OR 1.47,95%CI 1.31–1.65). Although sarcopenia has a strong impact on frailty, only around one-quarter of participants with sarcopenia were having frailty. The findings suggest further intervention study on social and mental support, nutrition and rehabilitation to prevent frailty in older people with sarcopenia in Vietnam.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».