How blood pressure predicts frailty transitions in older adults in a population-based cohort study: a multi-state transition model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low blood pressure (BP) is associated with frailty in older adults. Our aim was to explore how BP predicts transitions between frailty states. METHODS: We used data from the Lausanne cohort Lc65+, a population-based cohort of older adults randomly drawn from a population registry in Switzerland, in 2004, 2009 and 2014. BP was measured using a clinically validated oscillometric automated device and frailty was defined using Fried's phenotype, every 3 years. We used an illness-death discrete multi-state Markov model to estimate hazard ratios of forward and backward transitions between frailty states (outcome) in relation to BP categories (predictor of interest) with adjustment for sex, age and antihypertensive medication (other predictors). RESULTS: Among 4200 participants aged 65-70 years (58% female) at baseline, 70% were non-frail, 27% pre-frail and 2.0% frail. Over an average follow-up of 5.8 years, 2422 transitions were observed, with 1575 (65%) forward and 847 (35%) backward. Compared with systolic BP (SBP) <130 mmHg, the hazard ratio (95% confidence interval) of the transition from non-frail to pre-frail was 0.86 (0.74 to 1.00) for SBP 130-150 mmHg, and 0.89 (0.74 to 1.06) for SBP ≥150 mmHg. Compared with SBP <130 mmHg, the hazard ratio of the transition from pre-frail to frail was 0.71 (0.50 to 1.01) for SBP 130-150 mmHg, and 0.90 (0.62 to 1.32) for SBP ≥150 mmHg. Diastolic BP was a weaker predictor of forward transitions. CONCLUSIONS: BP categories had no strong relationship with either forward transitions or backward transitions in frailty states. If our findings are confirmed with greater precision and assuming a causal relationship, they would suggest that there is no well-defined optimal BP level to prevent frailty among older adults.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».