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Enregistrement W4404121493 · doi:10.1093/gerona/glae262

Short-term Frailty Index Fluctuations in Older Adults: Noise or Signal?

2024· article· en· W4404121493 sur OpenAlexafffund
Erwin Stolz, Anna Schultz, Emiel O. Hoogendijk, Olga Theou, Kenneth Rockwood

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series A · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesDalhousie UniversityAustrian Science Fund
Mots-clésFrailty IndexGerontologyDemographicsDemographyMedicineTerm (time)Standard deviationNoise (video)StatisticsMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Reversible short-term fluctuations in the frailty index (FI) are often thought of as representing only noise or error. Here, we assess (i) the size and source of short-term FI fluctuations, (ii) variation across sociodemographic characteristics, (iii) association with chronic diseases, (iv) correlation with age, frailty level, frailty change, and mortality, and (v) whether fluctuations reflect discrete health transitions. METHODS: Nationwide, biweekly longitudinal data from 426 community-dwelling older adults (70+) were collected in the FRequent health Assessment In Later life (FRAIL70+) study using a measurement burst design (5 122 repeated observations, median of 13 repeated observations per person). We calculated the intraindividual standard deviation of the FI and used location-scale mixed regression models. RESULTS: Mean intraindividual standard deviation was 0.04 (standard deviation = .03). Fluctuations were driven foremost by cognitive problems, somatic symptoms, and limitations in instrumental and mobility-related activities of daily living. Short-term fluctuations correlated with higher FI levels (r = 0.62), 1-year FI change (r = 0.26), and older age (+3% per year). Older adults who took to bed due to a health problem (+50%), those who had an overnight hospital stay (+50%), and those who died during follow-up (+44%) exhibited more FI fluctuations. CONCLUSIONS: Short-term FI fluctuations were neither small nor random. Instead, as older adults become frailer, their measured health also becomes more unstable; hence, short-term fluctuations in overall health status can be seen as a concomitant phenomenon of the aging process. Researchers and clinicians should be aware of the existence of reversible fluctuations in the FI over weeks and months and its consequences for frailty monitoring.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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