A Regression Tree for Identifying Risk Factors for Fear of Falling: The International Mobility in Aging Study (IMIAS)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We determine the best combination of factors for predicting the risk of developing fear of falling (FOF) in older people via Classification Regression Tree (CaRT) analysis. METHODS: Community-dwelling older adults living in Canada, Albania, Brazil, and Colombia were from International Mobility in Aging Study (IMIAS). In 2014, 1,725 participants (aged 65-74) were assessed. With a retention rate of 81%, in 2016, 1,409 individuals were reassessed. Risk factors for FOF were entered into the CaRT: age, sex, education, self-rated health, comorbidity, medication, visual impairment, frailty, cognitive deficit, depression, fall history, Short Physical Performance Battery (SPPB), walking aid use, and mobility disability measured by the Nagi questionnaire. RESULTS: The classification tree included 12 end groups representing differential risks of FOF with a minimum of two and a maximum of five predictors. The first split in the tree involved impaired physical function (SPPB scores). Respondents with less than 8 in SPPB score and mobility disability had 82% risk of developing FOF at the end of 2-year follow-up. Between 23.2% and 82.3% of the risk of developing FOF in 2 years of follow-up were explained by only five variables: age, sex, self-rated health, functional impairment measured by SPPB, and mobility disability. In those with no functional impairment or mobility disability, levels of education, sex, and self-rated health were important predictors of FOF in the future. CONCLUSION: This classification tree included different groups based on specific combinations of a maximum of five easily measurable predictors with emphasis on impaired physical functioning risk factors for developing FOF.
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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 | 0,014 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».