Frailty Risk After a Cardiovascular Event Among Community-Dwelling Older People: Influence of Sociodemographic, Polypharmacy, and Pre-event Frailty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty is a significant concern for older adults and can increase after a major health event. This study examined the risk of incident frailty after a cardiovascular disease (CVD) event among community-dwelling older people aged ≥ 65 years and explored whether sociodemographic factors, polypharmacy, and pre-event frailty influence their risk of developing frailty after a CVD event. METHODS: This study included a cohort of 738 participants (38.5% women) from the ASPREE study who were not classified as frail before their CVD event. Frailty was measured annually using the 64-item deficit-accumulation frailty index. RESULTS: Over an average 2.6 years after a CVD event, 333 individuals had incident frailty. In logistic regression models, increased chronological age, being a woman, and having polypharmacy were associated with 4% to 83% increased odds of developing frailty after a CVD event. Individuals with CVD residing in the inner regional area had about 50% higher odds of having frailty than those living in cities. This association was more evident among stroke survivors, with both inner regional (adjusted odds ratio [OR] 2.13) and outer regional or remote residents (adjusted OR 2.37) having greater odds of frailty. Individuals who were classified as pre-frail before their CVD event, had notably higher odds of progressing to frailty after the CVD event (adjusted OR 3.41). CONCLUSIONS: Our community-based study provides robust evidence that individuals who were women, older, pre-frail, with polypharmacy, and living in regional or remote areas have a markedly greater odds of developing frailty after a CVD event.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».