Getting a Grip on Secular Changes: Age–Period–Cohort Modeling of Grip Strength in the English Longitudinal Study of Ageing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Grip strength is a popular and valuable measure in studies of physical functional capabilities in old age. The influence of historical trends and differential period-specific exposures can complicate the interpretation of biomarkers of aging and health and requires careful analysis and interpretation of aging, birth cohort, and period effects. This study evaluates the effects of aging, period, and cohort on grip strength in a population of adults and older adults. METHODS: We use more than 27 000 observations for individuals at least 50 years of age, born in approximately 1910-1960, from the English Longitudinal Study of Ageing to examine a variety of multilevel and cross-classified modeling approaches to evaluate age, period, and cohort effects. Our results extended Hierarchical Age-Period-Cohort modeling and compared our results with a set of 9 submodels with explicit assumptions to determine the most reliable modeling approach. RESULTS: Findings suggest grip strength is primarily related to age, with minimal evidence of either period and/or cohort effects. Each year's increase in a person's age was associated with a 0.40-kg decrease in grip strength, though this decline differs by gender. CONCLUSIONS: We conclude that as the population ages, grip strength declines at a systematic and predictable rate equal to -0.40 kg per year (approximately -0.50 kg for men and -0.30 kg for women) in residents of England aged 50 and older. Age effects were predominant and most consistent across methodologies. While there was some evidence for cohort effects, such effects were minimal and therefore indicative that grip strength is a consistent physiological biomarker of aging.
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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 | 0,019 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».