Physical, Psychological, Cognitive and Social Frailty Domains in Community-Dwelling Adults Aged 45–85: a Cross-sectional Analysis of the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Reported estimates of frailty prevalence vary considerably. At least partially attributable to differences in the conceptualization of frailty used, a better understanding of the inter-relationships among frailty domains could clarify contributors to the noted heterogeneity. Methods: A global frailty index (FI) created from baseline data on 30,097 Canadian Longitudinal Study on Aging comprehensive cohort participants was used to define physical, psychological, cognitive, and social domain-specific FIs. These were divided into quintiles with the highest 20% (Q5) representing the frailest participants. Logistic regression was used to estimate the associations between age group and biological sex with domain-specific FIs in unadjusted and adjusted (income, smoking status, nutritional risk, physical activity, social participation, interaction between sex and age group) models. The association between Q5 membership among the frailty domains was estimated using polychoric correlation coefficients. Results: <.001 for social. Polychoric correlations were highest between the psychological/physical and psychological/social domains, and decreased with increasing age for all combinations. Conclusion: We found that domain-specific frailty prevalences differed by age group and sex with low associations among frailty domains, particularly at older ages. Understanding the evolution of these findings could be instrumental in developing tailored interventions to prevent frailty or modify its trajectory.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».