Association between frailty and risk of fall among diabetic patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several epidemiological studies have demonstrated the risk factors for fall, while few studies investigated the association between frailty and risk of fall in diabetic patients aged ≥45 years. METHODS: In this multicity observational study, participants with type 2 diabetes aged ≥45 years were enrolled. Frailty status was measured by a frailty index (FI) of deficit accumulation. We used multivariable regression models to examine the relationship between frailty and fall in diabetic patients, and further investigated the associations between frailty and fall in varied subgroups. RESULTS: A total of 2049 participants with type 2 diabetes were identified in our study. Our results showed a per-s.d. and a per-0.01 increment of FI were associated with an increased risk of fall, with a fully adjusted OR of 1.89 (95% CI: 1.50, 2.38), 1.06 (95% CI: 1.04, 1.09), respectively. The effects were magnified when frailty was considered as dichotomous, with an OR of 3.08 (95% CI: 2.18, 4.34). In further subgroup analyses, we found that the females, the older, rural residents, individuals with no sitting toilet, people with poor balance performance and those in poor health status were susceptible to fall. Especially, for the risk of fall in the older, a per-s.d. increase of FI corresponded to an OR of 2.46 (95% CI: 1.68, 3.62). When frailty was regarded as a binary variable, the effect increased to 4.62 (95% CI: 2.54, 8.38) in the older subgroup. CONCLUSION: Frailty was associated with a higher risk of fall in people with type 2 diabetes, and the effects were higher in vulnerable groups. This evidence suggested that more attention should be paid to vulnerable groups for fall prevention.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».