Contribution of Frailty Markers in Explaining Differences Among Individuals in Five Samples of Older Persons
Notice bibliographique
Résumé
Frailty is acknowledged to be a state of decreased reserve and decline in multiple physiologic systems, resulting in an increased risk of adverse outcomes (1–7). Nevertheless, there remains debate on its characteristics (1). Understanding the relationship among proposed characteristics is necessary to elucidate whether these characteristics could form a construct of frailty and how such characteristics interrelate. The International Database Inquiry on Frailty (FrData) is an initiative aimed at improving our understanding of seven frailty domains: nutrition, physical activity, mobility, strength, energy, cognition, and mood. Selection of domains was based on a literature review implemented by the Canadian Initiative on Frailty and Aging (8) and based on clinical and biological plausibility. Using the methodology developed in a previous publication (9), the aim of this study is to explore associations among domains using data from five samples of older persons from the United States, Netherlands, Mexico, and Canada. The specific goals of this study are to investigate the aggregation of seven frailty markers as well as the relative importance of each marker in explaining differences among participants. Identifying frailty markers that are consistently more important in explaining differences among older persons, despite how these markers are measured across studies, could lead to considering the relative weight of frailty markers in future research studies and to developing a shorter clinical assessment tool.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».