Canine Model of Human Frailty: Adaptation of a Frailty Phenotype in Older Dogs
Notice bibliographique
Résumé
Frailty is a clinical presentation resulting from age-related cumulative declines in several physiological systems. The aim of this study was to adapt the concept of frailty to the domestic dog, as a model for frailty research, by characterizing a 5-criterion frailty phenotype using objective measurement, and to investigate its independent association with death. A prospective cohort including 80 Labrador and Golden Retriever dogs aged 9 years or older was conducted between March 2015 and July 2020. An adapted frailty phenotype was defined according to the presence of 5 criteria (weakness, slowness, poor endurance, low physical activity, and shrinking) evaluated at baseline from physical performance tests and items from questionnaire and physical examination. Survival analysis was used to investigate the association between frailty status and time to all-cause death over 5 years of follow-up. Frailty status was significantly associated with all-cause death, with median survival times of 10.5 months, 35.4 months, and 42.5 months, respectively for dogs with 3 or more criteria (frail dogs), dogs with 1 or 2 criteria (prefrail dogs), and nonfrail dogs. Independently of age, sex, breed, sterilization, and sex-sterilization interaction, frail dogs died significantly faster than nonfrail dogs at baseline (adjusted hazard ratio = 5.86; 95% confidence interval = 2.45-14.0; p < .01). This significant association persisted after controlling for other potential confounders. Frailty, assessed by a 5-criterion phenotype, was predictive of all-cause death, in geriatric Labrador and Golden Retriever dogs. The concept of frailty seems adaptable to the dog.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».