Relationship Between Carotid Intima-media Thickness And Frailty Level In The CLSA
Notice bibliographique
Résumé
Carotid intima-media thickness (cIMT) provides an index of arterial injury. Frailty is an indicator of vulnerability to adverse health outcomes. It is unclear whether cIMT is associated with the multi-dimensional frailty index and/or if this relationship is age- or sex-specific. PURPOSE: To determine the impact of age and sex on the relationship between cIMT and frailty level in middle-aged and older adults. METHODS: Frailty and cIMT data were extracted from the Canadian Longitudinal Study of Aging baseline comprehensive cohort of middle-aged (45-64 years) and older adults (>65 years) (n = 10,209). cIMT was assessed via high-resolution ultrasound. Frailty was determined using a 52-item index. Covariate-adjusted ordinary least squares regressions were conducted separately for middle-aged males (n = 3178), middle-aged females (n = 3125), older males (n = 2031), and older females (n = 1875). RESULTS: Average cIMTs were larger in older versus middle-aged adults and in males versus females (all, P < 0.001). Average cIMT was positively associated with frailty level in adjusted linear regression models in middle-aged males (adj. R2 = 0.09; β = 0.015 [95% CI: 0.005-0.026], p = 0.004), middle-aged females (adj. R2 = 0.11; β = 0.040 [95% CI: 0.025-0.054], p < 0.001), older males (adj. R2 = 0.12; β = 0.019 [95% CI: 0.004-0.034], p = 0.01), and older females (adj. R2 = 0.11; β = 0.020 [95% CI: 0.002-0.039], p = 0.03). These positive relationships between average cIMT and frailty remained in sub-samples of each age/sex group without any cardiovascular or cerebrovascular conditions (all, p < 0.03). CONCLUSIONS: cIMT was an independent contributor to frailty level regardless of age group (middle-aged/older adults) or sex, with the strongest effect observed in middle-aged females. Our cross-sectional study documents the independent relationship between a marker of cardiovascular function and an increased vulnerability to adverse health outcomes in middle-aged and older males and females.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».