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Enregistrement W3164832702 · doi:10.5770/cgj.24.453

Patterns of Functional Impairment over Time Amongst Older Men—the Manitoba Follow-up StudyY

2021· article· en· W3164832702 sur OpenAlexafffundvenueabout
Philip D. St. John, Audrey Swift, Robert B. Tate

Notice bibliographique

RevueCanadian Geriatrics Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensManitoba HealthUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMax Rady College of Medicine, University of Manitoba
Mots-clésMedicineActivities of daily livingGerontologyCohortIncidence (geometry)DemographyFunctional impairmentCohort studyAgeingPhysical therapyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To determine the incidence and prevalence patterns of activity of daily living (ADL) impairments in ageing men. METHODS: 3,983 men were enrolled in the Manitoba Follow-up Study (MFUS) cohort study in 1948. From 1996 onwards, functional status was measured. We classified basic (BADL) and instrumental (IADL) into mutually exclusive categories as a time dependant factor after the second survey wave as: First survey response; no limitation; incident (first episode of disability); persistent (limitation which was seen on all questionnaires after the incident episode); resilient (noted in previous surveys but not present); and recurrent (noted in present survey, and limitations noted as present and absent in previous surveys). RESULTS: There were 1,745 participants in 1996 at a mean age of 76 years. Incident BADL limitations increased substantially with age: from 1% at age 75 to 15% at age 95. Similarly, persistent limitations increased with age: from 0.4% at age 75 to 18% at age 95. However, BADL function was fluid, with many individuals grouped within the resilient and recurrent patterns. Similar age effects and variability were noted in IADLs. CONCLUSION: New and persistent disabilities are highly associated with age. However, there is considerable change in functional status over time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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