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Enregistrement W4401611812 · doi:10.2196/50617

Investigating Frailty, Polypharmacy, Malnutrition, Chronic Conditions, and Quality of Life in Older Adults: Large Population-Based Study

2024· article· en· W4401611812 sur OpenAlexvenueno aff
Yunmei Liu, Lei Huang, Fei Hu, Xiuwen Zhang

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolypharmacyPreprintMalnutritionEnvironmental healthQuality of life (healthcare)MedicineGerontologyIntensive care medicineComputer scienceWorld Wide WebNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Aging, a significant public health issue, is associated with multiple concurrent chronic diseases and aging-related conditions (geriatric syndromes). OBJECTIVE: This study aims to investigate the impact of age and chronic conditions on geriatric syndromes and the intercorrelations between multiple geriatric syndromes and quality of life (QoL) in older adults (aged ≥65 years) at the population level. METHODS: A large representative sample was randomly selected from a county in China, Feidong, with 17 towns and 811,867 residents. Multiple chronic conditions, geriatric syndromes (frailty, polypharmacy, and malnutrition), and QoL were assessed and compared. Associations of demographic information and chronic conditions with geriatric conditions and QoL in older adults were assessed using multivariable-adjusted logistic regression. Intercorrelations between age, multiple geriatric syndromes, and QoL were investigated using both correlation analysis and restricted cubic splines-based multivariable-adjusted dose-response analysis. RESULTS: Older adults comprised 43.42% (3668/8447) of the entire study population. The prevalence of frailty, premalnutrition or malnutrition, polypharmacy, and impaired QoL (median age 73, IQR 69-78 years; 1871/3668, 51% men) was 8.26% (303/3668), 15.59% (572/3668), 3.22% (118/3668), and 10.8% (396/3668), respectively. Different age and sex subgroups mostly had similar prevalence of geriatric syndromes (except that frailty occurred more often with older age). Premalnutrition or malnutrition were associated with a lower frequency of obesity and a higher frequency of constipation, polypharmacy with a higher frequency of diabetes and constipation, frailty with a higher frequency of constipation and hernia, and impaired QoL with a higher frequency of hypertension, diabetes, physical disability, and constipation. Mini Nutritional Assessment-Short Form, Groningen Frailty Indicator, and EQ-5D-5L scores, as well as the number of medications used, mostly predicted each other and QoL. Impaired QoL was associated with a higher frequency of frailty, premalnutrition or malnutrition, and polypharmacy, and frailty with a higher frequency of premalnutrition or malnutrition and polypharmacy. At a 1.5-year follow-up, impaired QoL was linked to polypharmacy and frailty at baseline, premalnutrition or malnutrition and polypharmacy were associated with frailty at baseline, and frailty was linked to both premalnutrition or malnutrition and polypharmacy at baseline. Causal mediation analyses showed that frailty mediated the link between polypharmacy and worse QoL and that polypharmacy mediated the link between frailty and worse QoL. CONCLUSIONS: In this large population-based study of older adults, multiple chronic conditions were associated with ≥1 of the investigated geriatric syndromes. Geriatric syndromes were mostly intercorrelated with, and well predictive of, each other and QoL; and causal relationships existed between geriatric syndromes and QoL, with other geriatric syndromes being mediators. The findings might be biased by residual confounding factors. It is important to perform personalized geriatric syndrome assessments stratified by chronic condition; active prevention of, or intervention for, any syndrome might help to reduce the others and improve QoL.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations22
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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