A survey on the trajectory of frailty in the middle-aged and elderly population in the Chengdu community: a retrospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty, a prevalent clinical condition in the aging global population, increases the risk of disability, falls, and mortality. This study explores frailty trajectories and their influencing factors among middle-aged and elderly residents in Chengdu, China. MATERIALS AND METHODS: From May 2022 to April 2023, a face-to-face survey was conducted with residents of six Chengdu communities aged 50-89. Participants, all with normal cognitive function, reviewed their health conditions from age 30 to their current age. A frailty index (FI) comprising 45 parameters was calculated for each age segment. Latent class trajectory models (LCTM) were developed, and multinomial logistic regression was used to identify independent influencing factors. RESULTS: We collected 1007 valid responses, with 536 from individuals over 65 years old. Women completed 51.4% of the questionnaires. Based on the FI, 48.46% of participants had no frailty (FI = 0-0.1), 36.94% had mild frailty (FI = 0.1-0.2), and 14.60% had moderate frailty (FI > 0.2). The optimal LCTM for ages 31-70 identified four classes: Class1-high initial FI with rapid growth (n = 15, 2.80%), Class2-moderate growth (n = 215, 40.11%), Class3-slow growth (n = 187, 34.89%), and Class4-rapid growth (n = 119, 22.20%). Significant differences were observed between groups in terms of gender, service length, sleep quality, and number of chronic diseases. Class 1 had a higher proportion of females (86.67%), poorer sleep quality, and higher illness prevalence. Women were more likely to have fast-growing FI trajectories (OR = 2.25, 95% CI: 1.02-4.95), and alcohol consumption was linked to rapid FI increase (OR = 2.11, 95% CI: 1.06-4.20). Sleeping 7 + hours nightly before age 60 reduced the risk of fast-growing FI trajectories by 45% (OR = 0.55, 95% CI: 0.33-0.93). CONCLUSIONS: Over half of Chengdu's residents aged 50 and above show some degree of frailty. Women are more likely to experience fast-growing FI trajectories. Avoiding alcohol and ensuring adequate sleep are associated with a slower progression of frailty.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».