Breathlessness limiting exertion in very old adults: findings from the Newcastle 85+ study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Long-term breathlessness is more common with age. However, in the oldest old (>85 years), little is known about the prevalence, or impact of breathlessness. We estimated breathlessness limiting exertion prevalence and explored (i) associated characteristics; and (ii) whether breathlessness limiting exertion explains clinical and social/functional outcomes. METHODS: Health and socio-demographic characteristics were extracted from the Newcastle 85+ Study cohort. Phase 1 (baseline) and follow-up data (18 months, Phase 2; 36 months, Phase 3; 60 months, Phase 4 after baseline) were examined using descriptive statistics and cross-sectional regression models. RESULTS: Eight hundred seventeen participants provided baseline breathlessness data (38.2% men; mean 84.5 years; SD 0.4). The proportions with any limitation of exertion, or severe limitation by breathlessness were 23% (95% confidence intervals (CIs) 20-25%) and 9% (95%CIs 7-11%) at baseline; 20% (16-25%) and 5% (3-8%) at Phase 4. Having more co-morbidities (odds ratio (OR) 1.34, 1.18-1.54; P < 0.001), or self-reported respiratory (OR 1.88, 1.25-2.82; P = 0.003) or cardiovascular disease (OR 2.38, 1.58-3.58; P < 0.001) were associated with breathlessness limiting exertion. Breathlessness severely limiting exertion was associated with poorer self-rated health (OR 0.50, 029-0.86; P = 0.012), depression (beta-coefficient 0.11, P = 0.001), increased primary care contacts (beta-co-efficient 0.13, P = 0.001) and number of nights in hospital (OR 1.81; 1.02-3.20; P = 0.042). CONCLUSIONS: Breathlessness limiting exertion appears to become less prevalent over time due to death or withdrawal of participants with cardio-respiratory illness. Breathlessness severely limiting exertion had a wide range of service utilisation and wellbeing impacts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».