Understanding and Measuring Frailty: Insights From the Canadian NuAge and CLSA Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Frailty is one of the most central concepts in geriatrics; nonetheless, multiple definitions and operationalizations abound, and the underlying biology remains a topic of much discussion. Here, we bring together four talks that join questions of understanding with questions of measurement, in order to explore how answering each is necessary to make progress on the other. We cannot measure frailty if we have not understood and defined it, but we cannot understand if we cannot measure it and study it. Turcot et al. present work on operationalizing frailty in the NuAge cohort. Mayo et al. establish a scale to test the extent to which frailty can be operationalized as a ladder rather than a condition, again using the NuAge cohort. Mendo et al. use mediation analyses to understand how grip strength and other aspects of frailty may play a role in the relationship between diabetes and atherosclerosis. Ghachem et al. test the relationship between physiological dysregulation of different systems and different criteria of the Fried model, in order to assess the evidence for frailty as an emergent physiological state. Together, these talks will push the boundaries of how we think about frailty at levels ranging from biological to clinical to operational.
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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 | 0,013 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».