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Enregistrement W4400066866 · doi:10.1016/s2666-7568(24)00092-8

Association of intrinsic capacity with functional decline and mortality in older adults: a systematic review and meta-analysis of longitudinal studies

2024· review· en· W4400066866 sur OpenAlexaboutno aff
Juan Luis Sánchez‐Sánchez, Wan‐Hsuan Lu, Daniel Gallardo‐Gómez, Borja del Pozo Cruz, Philipe de Souto Barreto, Alejandro Lucía, Pedro L. Valenzuela

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Healthy Longevity · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la RechercheUniversidad Pública de NavarraEuropean CommissionInstituto de Salud Carlos IIIUniversidad de Sevilla
Mots-clésMeta-analysisAssociation (psychology)GerontologyDemographyPsychologyMedicineSociologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Together with environmental factors, intrinsic capacity (the composite of all the physical and mental capacities of an individual) has been proposed as a marker of healthy ageing.However, whether intrinsic capacity predicts major clinical outcomes is unclear.We aimed to explore the association of intrinsic capacity with functional decline and mortality in older adults.Methods In this systematic review and meta-analysis, we conducted a systematic search in MEDLINE (via PubMed), Scopus, and Web of Science from database inception to Feb 14, 2024, of observational longitudinal studies conducted in older adults (age ≥60 years) assessing the association of intrinsic capacity with impairment in basic activities of daily living (BADL) or instrumental activities of daily living (IADL) or risk of mortality.Estimates were extracted by two reviewers (JLS-S and W-HL) and were pooled using three-level meta-analytic models.The quality of each study was independently assessed by two authors (JLS-S and PLV) using the Newcastle-Ottawa Scale for longitudinal studies.Heterogeneity was evaluated using the I² indicator at two levels: within-study (level 2) and between-study (level 3) variation.For associations between intrinsic capacity and IADL and BADL, we transformed data (standardised β coefficients and odds ratios [ORs]) into Pearson product moment correlation coefficients (r) using Pearson and Digby formulas to allow comparability across studies.For associations between intrinsic capacity and risk of mortality, hazard ratios (HRs) with 95% CIs were extracted from survival analyses.This study is registered with PROSPERO, CRD42023460482.Findings We included 37 studies (206 693 participants; average age range 65•3-85•9 years) in the systematic review, of which 31 were included in the meta-analysis on the association between intrinsic capacity and outcomes; three studies (2935 participants) were included in the meta-analysis on the association between intrinsic capacity trajectories and longitudinal changes in BADL or IADL.Intrinsic capacity was inversely associated with longitudinal impairments in BADL (Pearson's r -0•12 [95% CI -0•19 to -0•04]) and IADL (-0•24 [-0•35 to -0•13]), as well as with mortality risk (hazard ratio 0•57 [95% CI 0•51 to 0•63]).An association was also found between intrinsic capacity trajectories and impairment in IADL (but not in BADL), with maintained or improved intrinsic capacity over time associated with a lower impairment in IADL (odds ratio 0•37 [95% CI 0•19 to 0•71]).There was no evidence of publication bias (Egger's test p>0•05) and there was low between-study heterogeneity (I²=18•4%), though withinstudy (I²=63•2%) heterogeneity was substantial.Interpretation Intrinsic capacity is inversely associated with functional decline and mortality risk in older adults.These findings could support the use of intrinsic capacity as a marker of healthy ageing, although further research is needed to refine the structure and operationalisation of this construct across settings and populations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,038
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,208
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations123
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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