Associations Between Frailty and the Increased Risk of Adverse Outcomes Among 38,950 UK Biobank Participants With Prediabetes: Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Compared with adults with normal glucose metabolism, those with prediabetes tend to be frail. However, it remains poorly understood whether frailty could identify adults who are most at risk of adverse outcomes related to prediabetes. OBJECTIVE: We aimed to systematically evaluate the associations between frailty, a simple health indicator, and risks of multiple adverse outcomes including incident type 2 diabetes mellitus (T2DM), diabetes-related microvascular disease, cardiovascular disease (CVD), chronic kidney disease (CKD), eye disease, dementia, depression, and all-cause mortality in late life among middle-aged adults with prediabetes. METHODS: We evaluated 38,950 adults aged 40 years to 64 years with prediabetes using the baseline survey from the UK Biobank. Frailty was assessed using the frailty phenotype (FP; range 0-5), and participants were grouped into nonfrail (FP=0), prefrail (1≤FP≤2), and frail (FP≥3). Multiple adverse outcomes (ie, T2DM, diabetes-related microvascular disease, CVD, CKD, eye disease, dementia, depression, and all-cause mortality) were ascertained during a median follow-up of 12 years. Cox proportional hazards regression models were used to estimate the associations. Several sensitivity analyses were performed to test the robustness of the results. RESULTS: At baseline, 49.1% (19,122/38,950) and 5.9% (2289/38,950) of adults with prediabetes were identified as prefrail and frail, respectively. Both prefrailty and frailty were associated with higher risks of multiple adverse outcomes in adults with prediabetes (P for trend <.001). For instance, compared with their nonfrail counterparts, frail participants with prediabetes had a significantly higher risk (P<.001) of T2DM (hazard ratio [HR]=1.73, 95% CI 1.55-1.92), diabetes-related microvascular disease (HR=1.89, 95% CI 1.64-2.18), CVD (HR=1.66, 95% CI 1.44-1.91), CKD (HR=1.76, 95% CI 1.45-2.13), eye disease (HR=1.31, 95% CI 1.14-1.51), dementia (HR=2.03, 95% CI 1.33-3.09), depression (HR=3.01, 95% CI 2.47-3.67), and all-cause mortality (HR=1.81, 95% CI 1.51-2.16) in the multivariable-adjusted models. Furthermore, with each 1-point increase in FP score, the risk of these adverse outcomes increased by 10% to 42%. Robust results were generally observed in sensitivity analyses. CONCLUSIONS: In UK Biobank participants with prediabetes, both prefrailty and frailty are significantly associated with higher risks of multiple adverse outcomes, including T2DM, diabetes-related diseases, and all-cause mortality. Our findings suggest that frailty assessment should be incorporated into routine care for middle-aged adults with prediabetes, to improve the allocation of health care resources and reduce diabetes-related burden.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».