EXAMINING FRAILTY SUBDOMAINS (PHYSICAL, PSYCHOLOGICAL, COGNITIVE, SOCIAL) IN COMMUNITY-LIVING ADULTS 45–85
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Frailty prevalence estimates vary considerably (4.0% to 59.1% in one review). Understanding these differences and what drives frailty among individuals could lead to more focused interventions. Breaking frailty into subdomains and exploring their relationships is one approach to this. A 127-item overall Frailty Index (FI) based on data collected on Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) Comprehensive Cohort participants (n = 30,097 community-living adults aged 45-85 at baseline) was used to create physical, psychological, cognitive, and social subdomain-specific FIs. Each FI was divided into quintiles with the highest 20% (Q5) considered the frailest. We assessed subdomain FI quintile concordance (Goodman and Kruskal’s gamma), described the joint distribution of those most frail (Q5), and estimated the association between sex and age with Q5 subdomain FIs membership (logistic regression). The concordance among FI subdomain quartiles was low. The highest gammas (0.25-0.36) were between the physical/psychological and psychological/cognition subdomains. Concordance was generally higher in females who had higher odds of Q5 membership for overall (1.5), physical (1.7), psychological (1.6) and social frailty (1.1), and lower odds for cognitive frailty (0.7). The odds of Q5 membership increased with age for overall frailty and all subdomains except psychological frailty, which decreased with age. Our results suggest low concordance among frailty subdomains and the relationship between Q5 membership with sex and age differed by subdomain. These data may help to better target frailty interventions, but longitudinal data are needed to explore both the time course and interrelationships across subdomains.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».