Development and Validation of the Healthy Longevity Index for Personalized Healthy Aging in Primary Care: Cross-National Retrospective Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Measuring and promoting healthy aging at an individual level remains challenging as promoting healthy longevity requires real-time, personalized tools to assess risk and guide interventions in clinical practice. Objective: This study aimed to develop and validate a novel Healthy Longevity Index (HLI) for use in primary care settings in older adults. Methods: Using data from the Taiwan Longitudinal Study on Aging (TLSA; n=4470), we developed a nomogram-based HLI incorporating demographics, lifestyle factors, intrinsic capacity (IC) measures, and chronic conditions to predict 4-, 8-, and 12-year disability- and dementia-free survival (absence of physical disability, dementia, or mortality). The HLI was internally validated in a TLSA subset and externally validated in the Japanese National Institute for Longevity Sciences, Longitudinal Study of Aging (NILS-LSA) cohort (n=1090). Results: The 12-year HLI nomogram demonstrated robust performance, with C-statistics of 0.79 (bootstrapped 95% CI 0.78-0.80) in the TLSA training cohort and 0.77 (bootstrapped 95% CI 0.75-0.79) in the TLSA validation cohort. External validation in the NILS-LSA yielded a C-statistic of 0.71 (bootstrapped 95% CI 0.66-0.76). The HLI effectively stratified participants into risk tertiles, with the highest-risk group showing only 27.8% probability of 12-year disability- and dementia-free survival compared to 87.8% in the lowest-risk group. Key predictors included age, sex, education, and, particularly, IC impairments in locomotion, visual acuity, and cognition-all assessable during routine primary care consultations. Conclusions: The HLI provides a practical tool for real-time, personalized assessment of healthy longevity risk in primary care settings. Its design enables providers to deliver person-centered care through targeted interventions and individualized prevention strategies that promote healthy aging across populations, especially in older adults.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».