Social Vulnerability, Frailty, and Their Association With Mortality in Older Adults Living in Rural Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social vulnerability correlates with frailty and is associated with mortality and disability. However, few studies have investigated this relationship outside of high-income country settings. This study aimed to produce and analyze a culturally adapted social vulnerability index (SVI) to investigate the relationship between social vulnerability, frailty, and mortality in older adults in Tanzania. METHODS: An SVI was produced using data from a cohort study investigating frailty in older adults in Tanzania. Variables were selected based on previous SVI studies using the categories established by Andrew et al. from the Canadian Study of Health and Aging, and National Population Health Survey. The SVI distribution was examined and compared with a frailty index (FI) produced from the same sample, using mutually exclusive variables. Cox regression survival analysis was used to investigate the association between social vulnerability, frailty, and mortality. RESULTS: A stratified cohort of 235 individuals were included in the study at baseline, with a mean age of 75.2 (SD 11.5). Twenty-six participants died within the follow-up period, with a mean of 503 days (range: 405-568) following the initial assessment. The SVI had a median score of 0.47 (interquartile range: 0.23, range: 0.14-0.86). Social vulnerability significantly predicted mortality when adjusting for age and gender, but not when also adjusting for frailty. CONCLUSIONS: Social vulnerability can be successfully operationalized and culturally adapted in Tanzania. Social vulnerability is associated with mortality in Tanzania, but not independently of 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».