New Disability in a Cohort Study of Older Men—The Manitoba Follow-Up Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is a large literature on the prevalence of disability in older men, but less data on the incidence of new disability. Objectives: 1. To determine the incidence of moderate-to-severe disability in a prospective cohort study of aging men; and 2. To determine predisposing risk factors for new moderate to severe disability. Design & Setting: The Manitoba Follow-up Study is a closed cohort study. In 1948, the initial sample was 3,983 men who qualified for air crew training in the Royal Canadian Air Force. In 2004, there were 796 men who were still alive and responded to the annual questionnaire with no missing data, and who did not have disability. The mean age at that time was 84. Methods: We calculated the incidence of new moderate-to-severe disability from 2004 to 2017, calculated the time to disability, and constructed survival analysis models to determine factors which predicted disability. Results: The incidence of disability increased with the aging of the cohort and ranged from 4% to 12% per year. In unadjusted models, poor self-rated health (SRH), low life satisfaction, a low score on the Physical Component Score (PCS) of the Short Form-36, and the number of chronic conditions were all associated with new disability. In adjusted models, SRH, the PCS, and the number of chronic conditions were associated with new disability. Conclusions: Global measures of well-being, as well as multimorbidity, predict new disability.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».