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Enregistrement W4414564265 · doi:10.1016/j.lanplh.2025.101301

Ageing-related functional and cognitive impairments and cold mortality risk: a longitudinal cohort study in China

2025· article· en· W4414564265 sur OpenAlexaff
Di Xi, Linxin Liu, Jialu Song, Min Zhang, Yi Zeng, John S. Ji

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Planetary Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Key Research and Development Program of ChinaNational Institutes of HealthNatural Science Foundation of Beijing MunicipalityTsinghua UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBeijingChinaFoundation (evidence)Public healthCohort studyWelfareHealthy aging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cold-related mortality is the leading contributor to the disease burden from non-optimal temperatures in China. In this study, we aimed to explore ageing-related risk factors, advance our understanding of temperature-related mortality, and enhance the accuracy of relative risk measures. METHODS: We assessed daily cold spell exposure individually for 13 527 participants with a median age of 89 years (IQR 78-96) and 4659 winter mortalities during follow-up from 2008 to 2018 in the Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey. We used a time-varying Cox proportional hazards model to capture daily variations in cold spell exposure, adjusting for individual-level demographics, multidimensional measures of functional status, and socioeconomic factors. We also examined effect modification by demographics, functional status measures, comorbidities, and socioeconomic factors. The primary outcome is all-cause mortality recorded from 2008 to 2018. FINDINGS: Cold spell days were associated with a near-doubling of mortality risk (hazard ratio [HR] 1·87-2·08). Individuals with impaired physical functional status, particularly those dependent on activities of daily living (eg, bathing, dressing, eating, toileting, cooking, carrying weights of 5 kg, doing laundry, and taking public transportation), exhibited significantly higher vulnerability (HR 2·23-3·74). Cognitive impairments, notably in attention and calculation, orientation, and short-term memory, also increased risk (HR 2·23-2·41). Women faced greater mortality risk than men (HR 2·17-2·27 vs 1·50-1·89). Self-reported chronic disease comorbidities did not significantly modify these associations. INTERPRETATION: Beyond age as a general risk factor, to reduce cold-related mortality in China, interventions should prioritise older adults with impaired activities of daily living (eg, bathing or dressing) and cognitive deficits (eg, attention and calculation or short-term memory), particularly women. Community-based programmes, such as subsidised heating and real-time cold alert systems, combined with targeted caregiver support for functionally dependent individuals, could mitigate risks. FUNDING: Data collection was jointly supported by the National Key R&D Program of China (number 2018YFC2000400), the National Natural Science Foundation of China (number 72061137004), the US National Institute of Aging, National Institutes of Health (number P01AG031719), and Beijing TaiKang YiCai Public Welfare Foundation. The study was supported by the National Natural Science Foundation of China (number 82422064, 82250610230), the Natural Science Foundation of Beijing (number IS23105), and the Tsinghua University Vanke School of Public Health Research Fund (number 2021PY001).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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