Transitions From Frailty States to Cardiovascular Events: An 11-Year Prospective Study of Community-Dwelling Older People
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aims to quantify transition probabilities between frailty states (not-frail, pre-frail, frail) and from different frailty states to the occurrence of a cardiovascular disease (CVD) event; and to examine how age, sex and sociodemographic factors influence these transitions. METHODS: 18,077 initially healthy individuals (91% Caucasians, 56% females) aged ≥65 years enrolled in the ASPREE study who had no prior CVD event and ADL (Activity of Daily Living) disability at recruitment were followed for a median of 7.4 years. Frailty was annually assessed using a 64-item Frailty Index. Continuous-time multi-state Markov modelling was used. RESULTS: The estimated transition probabilities from frail to CVD increased over time (11% at five years, and 18% at ten years) and consistently exceeded the corresponding five- and ten-year transition probabilities from pre-frail to CVD (8% and 14% respectively). Compared to males, females had a 26% higher relative risk of progressing to a pre-frail/frail state; however, they had about 50% lower relative risk of transitioning from pre-frail/frail to CVD. Older age, socioeconomic and geographic disparities were associated with up to 38% higher relative risk of worsening frailty and progression to CVD. Similar findings were observed when using the Fried phenotype. CONCLUSION: The probability of transiting from pre-frail/frail to CVD increased over time, even among initially healthy older people. Targeted prevention strategies may be helpful to delay frailty progression and reduce CVD risk in older age, particularly socioeconomically disadvantaged individuals or those residing outside major cities, and different approaches may be required in females and males.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».