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Enregistrement W2905207666 · doi:10.1017/s0714980818000405

Older Men’s Definitions of Frailty – The Manitoba Follow-up Study

2018· article· fr· W2905207666 sur OpenAlexaffabout
Philip D. St. John, Susan S. McClement, Audrey Swift, Robert B. Tate

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontologyFrailty IndexTheme (computing)Older peopleMedicineCohort studySuccessful agingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ Introduction: Peu de recherches empiriques ont été réalisées sur les définitions non cliniques de la fragilité. Objectifs : 1. Explorer comment les hommes plus âgés définissent la fragilité, et 2. Explorer si ces définitions correspondent aux définitions cliniques de la fragilité qui sont couramment utilisées. Méthodes : Analyses des réponses à des questions ouvertes d’un sondage présenté dans le cadre d’une étude de cohorte prospective réalisée chez des hommes âgés qui avaient travaillé comme aviateurs. Les définitions de la fragilité ont été recueillies et groupées en fonction de thèmes. Résultats : 147 hommes (âge moyen : 93 ans) ont répondu au sondage. Une grande hétérogénéité a été observée dans les définitions de la fragilité recueillies chez ces participants, et aucun des thèmes de la fragilité ne pouvait être qualifié de prédominant. Les incapacités dans les activités de la vie quotidienne étaient le thème le plus fréquemment évoqué. Aucune correspondance ne pouvait être établie entre les définitions de la fragilité énoncées par les hommes âgés et les théories médicales couramment utilisées pour la fragilité. Conclusions : La plupart des hommes âgés pensent que la fragilité est un problème important, bien que leurs définitions de la fragilité diffèrent. La fragilité se manifesterait d’une manière hétérogène et affecterait différemment chaque individu.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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