Frailty differences across population characteristics associated with health inequality: a cross-sectional analysis of baseline data from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the pattern of frailty across several of social stratifiers associated with health inequalities. DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: Cross-sectional baseline data on 51 338 community-living women and men aged 45-85 years from the population-based Canadian Longitudinal Study on Aging (collected from September 2011 to May 2015) were used in this study. PRIMARY OUTCOMES AND MEASURES: A Frailty Index (FI) was constructed using self-reported chronic conditions, psychological function and cognitive status and physical functioning variables. Social stratifiers were chosen based on the Pan-Canadian Health Inequalities Reporting Initiative, reflecting key health inequalities in Canada. Unadjusted and adjusted FIs and domain-specific FIs (based on chronic conditions, physical function, psychological/cognitive deficits) were examined across population strata. RESULTS: The overall mean FI was 0.13±0.08. It increased with age and was higher in women than men. Higher mean FIs were found among study participants with low income (0.20±0.10), who did not complete secondary education (0.17±0.09) or had low perceived social standing (0.18±0.10). Values did not differ by Canadian province of residence or urban/rural status. After simultaneously adjusting for population characteristics and other covariates, income explained the most heterogeneity in frailty, especially in younger age groups; similar patterns were found for men and women. The average frailty for people aged 45-54 in the lowest income group was greater than that for those aged 75-85 years. The heterogeneity in the FI among income groups was greatest for the psychological/cognitive domain. CONCLUSIONS: Our results suggest that especially in the younger age groups, psychological/cognitive deficits are most highly associated with both overall frailty levels and the gradient in frailty associated with income. If this is predictive of later increases in the other two domains (and overall frailty), it raises the question whether targeting mental health factors earlier in life might be an effective approach to mitigating frailty.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».