Association between physical function and long-term care in community-dwelling older and oldest people: the SONIC study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preventing the need for long-term care (LTC) by identifying physical function risk factors are important to decrease the LTC burden. The objective of this study was to investigate whether grip strength and/or walking speed, which are components of the frailty definition, are associated with LTC in community-dwelling older and oldest people. METHODS: The participants were 1098 community-dwelling older and oldest people who had not received LTC at the baseline. The endpoint was receiving LTC after the baseline survey. The independent variables were grip strength and walking speed, and participants were divided into two groups based on these variables. The confounding factors were age, sex, the Japanese version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-J), hypertension, diabetes mellitus, stroke, joint diseases, living alone, body mass index, and serum albumin. We calculated the hazard ratio of receiving LTC using the Cox proportional hazard model. RESULTS: Among the 1098 participants, 107 (9.7%) newly received LTC during the follow-up. Regarding the physical function, only slow walking speed was significantly correlated with LTC after adjusting for all confounding factors except the MoCA-J score (HR = 1.74, 95% CI = 1.10-2.75, P = .018). However, slow walking speed was still a risk factor for LTC after adjusting for the MoCA-J score and other confounding factors (HR = 1.64, 95% CI = 1.03-2.60, P = .037). CONCLUSIONS: The findings from this study may contribute to a better understanding of slow walking speed as a factor related to LTC, which might be a criterion for disability prevention and could serve as an outcome measure for physical function in older people.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».