Associations between a laboratory frailty index and adverse health outcomes across age and sex
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Early frailty may be captured by a frailty index (FI) based entirely on vital signs and laboratory tests. Our aim was to examine associations between a laboratory-based FI (FI-Lab) and adverse health outcomes, and investigate how this changed with age. METHODS: Up to 8988 individuals aged 20+ years from the 2003-2004 and 2005-2006 National Health and Nutrition Examination Survey cohorts were included. Characteristics of the FI-Lab were compared to those of a self-reported clinical FI. Associations between each FI and health care use, self-reported health, and disability were examined in the full sample and across age groups. RESULTS: Laboratory-based FI scores increased with age but did not demonstrate expected sex differences. Women aged 20-39 years had higher FI scores than men; this pattern reversed after age 60 years. FI-Lab scores were associated with poor self-reported health (odds ratio[95% confidence interval]: 1.46[1.39-1.54]), high health care use (1.35[1.29-1.42]), and high disability (1.41[1.32-1.50]), even among those aged 20-39 years. CONCLUSION: Higher FI-Lab scores were associated with poor health outcomes at all ages. Associations in the youngest group support the notion that deficit accumulation occurs across the lifespan. FI-Lab scores could be utilized as an early screening tool to identify deficit accumulation at the cellular and molecular level before they become clinically visible.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».