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Enregistrement W4410733033 · doi:10.2196/70541

Factors Influencing the Severity of Urinary and Defecatory Dysfunction Among the Middle-Aged and Older Adult Chinese Population: Longitudinal Study of a 5-Wave Survey Cohort

2025· article· en· W4410733033 sur OpenAlexaffvenue
Haoran Zhu, Xiaoming Li, Liwei Jing, Jingxuan Kou, L. Gong, Rui Wang, Guangtian Liu, Chao Zhang, Jing Zhang

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Tract Infections Management
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDemographyLongitudinal studyUnderweightPopulationEpidemiologyOdds ratioCohort studyCohortLogistic regressionGerontologyObesityOverweightInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Urinary and defecatory dysfunction (UDD) is a significant concern among the aging population in China. However, there is a lack of longitudinal research exploring the risk factors of UDD severity in Chinese older adults. Objective: This study uses data from the China Health and Retirement Longitudinal Study spanning 2011 to 2020 to explore UDD risk factors in the middle-aged and older adult Chinese population, focusing on epidemiological characteristics and potential influences on severity. Methods: A longitudinal cohort of over 10,000 participants from the China Health and Retirement Longitudinal Study was analyzed across 5 waves using Bayesian logistic regression. This analysis examined associations between UDD severity and factors including demographic, lifestyle, and health-related factors, including comorbidities, BMI, and handgrip strength. Results: Higher UDD prevalence was observed among female population, older adults, those with low education levels, and rural residents. Depression, arthritis, and low handgrip strength emerged as critical predictors of severe UDD. Additionally, abnormal BMI, both underweight (odds ratio [OR] 3.019, 95% CI 1.484-5.951; P=0.002) and obesity (OR 2.697, 95% CI 1.338-5.217; P=0.005), was strongly linked to increased severity and persistence of UDD. Participants aged 66 years and older exhibited the highest UDD prevalence, with both underweight and obese individuals facing the greatest risk of persistent and worsening symptoms. Conclusions: This study is the first to longitudinally examine the risk factors of UDD severity in China's middle-aging and aging population. The findings underscore the need for targeted interventions focusing on muscle strength rehabilitation and comorbidity management to mitigate UDD progression, contributing to improved quality of life for older individuals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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