Life Course Predictors of Young Men Surviving to Age 90 in a Cohort Study: The Manitoba Follow-up Study
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to identify factors at various time points in life that are associated with surviving to age 90. Data from men enrolled in a cohort study since 1948 were considered in 12-year intervals. Logistic regression models were constructed with the outcome of surviving to age 90. Factors were: childhood illness, blood pressure (BP), body mass index (BMI), chronic diseases, and electrocardiogram (ECG) findings. After 1996, the Short Form-36 was added. A total of 3,976 men were born in 1928 or earlier, and hence by the end of our study window in 2018, each had the opportunity of surviving to age 90. Of these, 721 did live to beyond his 90th birthday.The factors in 1948 which predicted surviving were: lower diastolic BP, lower BMI, and not smoking. In 1960, these factors were: lower BP, lower BMI, not smoking, and no major ECG changes. In 1972, these factors were lower BP, not smoking, and fewer disease states. In 1984, these factors were lower systolic BP, not smoking, ECG changes, and fewer disease states. In 1996, the factors were fewer disease states and higher physical and mental health functioning. In 2008, only higher physical functioning predicted survival to the age of 90. In young adulthood, risk factors are important predictors of surviving to age 90; in mid-life, chronic illnesses emerge, and in later life, functional status becomes predominant.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».