Association between frailty index and mortality in depressed patients: results from NHANES 2005–2018
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the relationship between the frailty index and all-cause and cause-specific mortality in patients with depression. We recruited 2,669 participants with depression from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) from 2005 to 2018 and quantified their frailty status using a 53-item frailty index. Cox proportional hazards models were used to estimate hazard ratios (HR) and their 95% confidence intervals (CI). The median (IQR) frailty score was 0.3 (0.2, 0.4). During a median follow-up of 7.1 years, 342 all-cause deaths (including 85 cardiovascular deaths and 70 cancer deaths) were recorded. Compared to the lowest frailty index tertile, the adjusted HR (95% CI) for all-cause mortality in the highest tertile was 2.91 (1.97, 4.3), for cardiovascular mortality was 3.13 (1.37, 7.19), and for cancer mortality was 2.3 (1.05, 5.03). Each unit increase in the frailty index (log-transformed) was associated with a 241% increase in all-cause mortality (P < 0.001), a 233% increase in cardiovascular mortality (P < 0.001), and a 185% increase in cancer mortality (P < 0.001). These results were consistent across analyses stratified by age, gender, race, BMI, hypertension, and diabetes. This study suggests that the frailty index is positively associated with all-cause and cause-specific mortality in patients with depression. The frailty index could serve as a prognostic indicator, and frailty interventions should be an important part of managing patients with depression.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».