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Enregistrement W7033836003

Self-rated frailty, resilience, and mortality of old men: the Manitoba follow-up study

2019· dissertation· en· W7033836003 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadioactive Decay and Measurement Techniques
Établissements canadiensUniversity of ManitobaManitoba Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCohort studyCohortHazard ratioFrailty IndexScale (ratio)EpidemiologyProportional hazards model
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Older adults self-rating of frailty, an experience that results in increased risk of disability, hospitalization, and mortality, was examined in this thesis. The objectives were to assess the validity of self-rated frailty, examine the possibility of recovering from a frail state (i.e evidence for resiliency), and determine whether self-rated frailty relates to mortality. The Clinical Frailty Scale was used as a simple self-rating of frailty among 146 male participants of a cohort study of aging, the Manitoba Follow-up Study. Self-ratings of “moderate-severe” frailty were associated with worse measures of physical health and functional impairment, thus supporting the validity of self-rated frailty. The proportion of men who reported an improvement in their self-rated frailty over one or two years was significant (p<0.05). The Hazard Ratio for mortality was 3.3 (95% CI: 1.5, 7.1) for those who rated themselves as “mildly to severely frail” vs. “very fit or well, with no disease”.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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