Life-space, frailty, and health-related quality of life
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Life-space and frailty are closely linked to health-related quality of life and understanding their inter-relationship could indicate potential intervention targets for improving quality of life. We set out to examine the relationship between frailty and life-space and their relative impact on quality of life measures. METHODS: Using cross-sectional data from a population-representative cohort of people aged ≥ 70 years, we assessed quality of life with the EuroQol Health Index tool (5-levels) (EQ-5D-5L). We also undertook a life-space assessment and derived a frailty index. Linear regression models estimated EQ-5D-5L scores (dependent variable) using life-space assessment, frailty index and interactions between them. All models were adjusted by age, sex, lifestyle, and social care factors. RESULTS: A higher EQ-5D Index was associated with higher life-space (0.02 per life-space assessment score, 95%CI: 0.01 to 0.03, p < 0.01) and decreasing frailty (-0.1 per SD, 95%CI: -0.1 to -0.1, p < 0.01). There was evidence of an interaction between life-space and frailty, where the steepest gradient for life-space and EQ-5D was in those with the highest frailty (interaction term = 0.02 per SD of frailty, 95%CI: 0.01 to 0.03, p < 0.01). CONCLUSION: Individuals with the highest frailty were twice as likely to have higher quality of life in association with a larger life-space. Interventions designed to improve quality of life in frail older people could focus on increasing a person's life-space.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».