Unveiling the Frailty Spatial Patterns Among Chilean Older Persons by Exploring Sociodemographic and Urbanistic Influences Based on Geographic Information Systems: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Frailty syndrome increases the vulnerability of older adults. The growing proportion of older adults highlights the need to better understand the factors contributing to the prevalence of frailty. Current evidence suggests that geomatic tools integrating geolocation can provide valuable information for implementing preventive measures by enhancing the urban physical environment. Objective: The aim of this study was to analyze the relationship between various elements of the urban physical environment and the level of frailty syndrome in older Chilean people. Methods: A cohort of 251 adults aged 65 years or older from Talca City, Chile, underwent comprehensive medical assessments and were geographically mapped within a Geographic Information Systems database. Frailty was determined using the Fried frailty criteria. The spatial analysis of the frailty was conducted in conjunction with layers depicting urban physical facilities within the city, including vegetables and fruit shops, senior centers or communities, pharmacies, emergency health centers, main squares and parks, family or community health centers, and sports facilities such as stadiums. Results: The studied cohort was composed of 187 women and 64 men, with no significant differences in age and BMI between genders. Frailty prevalence varied significantly across clusters, with Cluster 3 showing the highest prevalence (14/47, P=.01). Frail individuals resided significantly closer to emergency health centers (960 [SE 904] m vs 1352 [SE 936] m, P=.04), main squares/parks (1550 [SE 130] m vs. 2048 [SE 105] m, P=.03), and sports fields (3040 [SE 236] m vs 4457 [SE 322]m, P=.04) compared with nonfrail individuals. There were no significant differences in urban quality index across frailty groups, but frail individuals lived in areas with higher population density (0.013 [SE 0.001] vs 0.01 [SE 0.0007], P=.03). Conclusions: Frail individuals exhibit geospatial patterns suggesting intentional proximity to health facilities, sports venues, and urban facilities, revealing associations with adaptive responses to frailty and socioeconomic factors. This highlights the crucial intersection of urban environments and frailty, which is important for geriatric medicine and public health initiatives.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».