Modifiable factors associated with frailty in older Australians in retirement living: A partial proportional odds model
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Frailty in older adults is a vulnerable state, often leading to a reduction in function and quality of life. This study sought to identify modifiable factors associated with frailty in Australian retirement village residents. METHODS: A cross-sectional survey was undertaken with individuals 65 years or older living in 25 retirement villages to collect demographic, health and lifestyle information and screen for frailty (modified Reported Edmonton Frail Scale) and loneliness (UCLA 3-item Loneliness Scale). Partial proportional odds modelling was utilised to determine modifiable resident characteristics associated with frailty, accounting for age and gender. RESULTS: Of 2240 residents, 1230 completed the survey (55% response rate) with 1081 eligible for analysis. Respondent frailty levels were as follows: Not Frail = 67% (n = 720), Prefrail = 14% (n = 157), Mildly Frail = 11% (n = 123), Moderately-Severely Frail = 7% (n = 81). For individuals 85-89 years old, age was significantly associated with increased odds of frailty (OR = 3.40; 95% CI: 1.62-7.09; p = .001). After adjusting for age and gender, the odds of higher frailty were greater for individuals experiencing (a) pain, which interfered with usual activities (interferes sometimes OR = 3.17; 95% CI: 2.42-4.15; p ≤ .001; interferes all of the time OR = 10.18; 95% CI: 5.42-19.14; p ≤ .001), or (b) feelings of loneliness (OR = 2.55; 95% CI: 1.80-3.62; p ≤ .001). For Not Frail or Prefrail persons, a recent fall incident was associated with enhanced odds of frailty (OR = 2.60; 95% CI: 1.69-3.98; p ≤ .001). CONCLUSIONS: This cohort of older adults living in Australian retirement villages had greater odds of frailty if experiencing pain, loneliness or falls. Addressing these risk factors could reduce or delay progression to frailty and optimise positive ageing in this population.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».