Age- and sex-specific associations of frailty with mortality and healthcare utilization in community-dwelling adults from Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding how health trajectories are related to the likelihood of adverse outcomes and healthcare utilization is key to planning effective strategies for improving health span and the delivery of care to older adults. Frailty measures are useful tools for risk stratification in community-based and primary care settings, although their effectiveness in adults younger than 60 is not well described. METHODS: We performed a 10-year retrospective analysis of secondary data from the Ontario Health Study, which included 161,149 adults aged ≥ 18. Outcomes including all-cause mortality and hospital admissions were obtained through linkage to ICES administrative databases with a median follow-up of 7.1-years. Frailty was characterized using a 30-item frailty index. RESULTS: Frailty increased linearly with age and was higher for women at all ages. A 0.1-increase in frailty was significantly associated with mortality (HR = 1.47), the total number of outpatient (IRR = 1.35) and inpatient (IRR = 1.60) admissions over time, and length of stay (IRR = 1.12). However, with exception to length of stay, these estimates differed depending on age and sex. The hazard of death associated with frailty was greater at younger ages, particularly in women. Associations with admissions also decreased with age, similarly between sexes for outpatient visits and more so in men for inpatient. CONCLUSIONS: These findings suggest that frailty is an important health construct for both younger and older adults. Hence targeted interventions to reduce the impact of frailty before the age of 60 would likely have important economic and social implications in both the short- and long-term.
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 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 ».