Aging health dynamics cross a tipping point near age 75
Notice bibliographique
Résumé
Aging includes both continuous gradual decline, such as in physiological function, together with major deficit onset events such as morbidity, disability and ultimately death. These deficit events are stochastic and include non-linear feedbacks, making health trajectory forecasting challenging. We propose a framework for modelling the gradual effects of aging together with health deficit onset events, as reflected in the frailty index (FI) - a quantitative measure of overall age-related health. We model damage and repair dynamics of the FI from individual health transitions within two large longitudinal studies of aging health, the Health and Retirement Study (HRS) and the English Longitudinal Study of Ageing (ELSA), which together included N = 47592 individuals. We find that both damage resistance (robustness) and damage recovery (resilience) rates decline smoothly with both increasing age and with increasing FI, for both sexes. This leads to two distinct dynamical states: a robust and resilient young state of stable good health (low FI) and an older state that drifts towards poor health (high FI). These two health states are separated by a sharp transition near age 75. Since FI accumulation risk accelerates dramatically across this tipping point, ages 70-80 are crucial for understanding and forecasting late-life decline in health.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».