Prospective classification of functional dependence: Insights from machine learning and the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Functional dependence is a multifactorial health condition affecting well-being and life expectancy. To better understand the mechanisms underlying this condition, we aimed to identify the variables that best prospectively classify adults with and without limitations in basic and instrumental activities of daily living. Methods A filtering approach was used to select the best predictors of functional status from 4,248 candidate predictors collected in 39,927 participants aged 44 to 88 years old at baseline. Several machine learning models using the selected baseline variables (2010-2015) were compared for their ability to classify participants by functional status (dependent vs. independent) at follow up (2018-2021) on a training dataset (n=31,941) of participants from the Canadian Longitudinal Study on Aging. The best performing model was then examined on a test dataset (n=7,986) to confirm sensitivity, specificity, and accuracy. Results Eighteen candidate baseline variables were identified as the best predictors of functional status at follow up. Logistic regression was the best performing model for classifying participants by functional status and achieved balanced accuracy of 81.9% on the test dataset. The absence of functional limitations at baseline, stronger grip strength, being free of pain and of chronic conditions, being a female, having a drivers license, and good memory were associated with greater odds functionally independence at follow-up. In contrast, older age, psychological distress, walking slowly, being retired, having one or more chronic conditions, and never going for walks were associated with greater odds of functional dependence at follow-up. Conclusion Functional status can be best prospectively estimated by health condition, age, muscle strength, short-term memory, physical activity, psychological distress, and sex. These predictors can estimate functional status over 6 years ahead with high accuracy. This early identification of people at risk of functional dependence allows sufficient time for the implementation of interventions aiming to delay functional decline.
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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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».