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Enregistrement W4297893197 · doi:10.21203/rs.3.rs-1763887/v1

Prevalence and factors associated with frailty in older adults from the Kenyan coast

2022· preprint· en· W4297893197 sur OpenAlexaboutno aff
Patrick N. Mwangala, Carophine Nasambu, Ryan G. Wagner, Charles R. Newton, Amina Abubakar

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlliance for Accelerating Excellence in Science in AfricaMedical Research CouncilNew Partnership for Africa's DevelopmentDepartment for International DevelopmentNational Research FoundationAfrican Academy of SciencesEuropean CommissionGovernment of the United KingdomEuropean and Developing Countries Clinical Trials PartnershipWellcome Trust
Mots-clésKenyaGerontologyGeographyMedicineEnvironmental healthDemographyPsychologyPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The burden and determinants of frailty in sub-Saharan Africa (SSA) are largely unknown despite a rapidly aging population in the region. To address the gap in Kenya, we: a) determined the prevalence of frailty among older adults living with HIV (OALWH) and compared to their uninfected peers; b) investigated HIV status as an independent predictor of frailty in the older adults; c) investigated the correlates of frailty in these adults. Methods: This cross-sectional study was conducted between 2020 and 2021 at the Kenyan coast among 440 older adults aged ≥50 years (257 OALWH). Frailty was assessed using the Reported Edmonton Frail Scale, which comprises nine domains of frailty, including cognition, general health status, functional independence, social support, medication use, nutrition, mood, continence, and self-reported functional performance. We also collected biopsychosocial information from the respondents. Logistic regression was used to examine the correlates of frailty. Results: The prevalence of frailty was significantly higher among OALWH (24%) compared to their uninfected peers (13%), p<0.01. However, after adjusting for biopsychosocial factors, HIV seropositivity was not independently associated with frailty. Among OALWH, sleeping difficulties, ageism, higher waist/hip ratio, visiting traditional healers, a history of combination antiretroviral therapy (cART) regimen change/interruption and prolonged illness following HIV diagnosis were significantly associated with higher odds of frailty. Residing in larger households, higher household income, having a social network of friends, and light physical activities were significantly associated with reduced odds of frailty. Among HIV uninfected older adults, sleeping difficulties, self-reported diabetes and light physical activities were significantly associated with elevated odds of frailty, while being male was significantly associated with reduced odds of frailty. Conclusions: The prevalence of frailty is elevated among older adults living with HIV when compared to their uninfected peers; however, factors other than HIV are predominant, particularly psychosocial factors. Our findings provide the foundation for further research on frailty and developing culturally appropriate interventions and healthcare strategies to prevent, delay and manage frailty at the Kenyan Coast and other similar settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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