FRAILTY PHENOTYPE AND ITS IMPLICATION ON CARDIOVASCULAR RISK, DEPRESSION, LONELINESS AND NEUROCOGNITION. AN EXPLORATORY STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Given the aging population and its associated pathologies, it is essential to better understand frailty syndrome to enhance quality care and daily life for the elderly.. Frailty is a biological syndrome of reduced reserve and resistance to stressors, resulting from the cumulative decline of multiple physiological systems, leading to vulnerability and poor outcomes. The current study aims to determine the influence of frailty phenotype on cardiovascular risk, depression, loneliness, neurocognitive functioning, and in community-dwelling older people. Our sample consisted of 26 participants aged above 60, each of whom underwent a protocol to assess our different variables, subjects were grouped based on their frailty phenotype. Neurocognitive functioning was measured with the Addenbrooke Cognitive Examination III (ACE-III), Depression was assessed with Geriatrice Depression Scale (GDS), loneliness with the Échelle de solitude de l'Université Laval (ESUL) and cardiovascular risk was measured with the U-Prevent algorithm. Results showed that frailty was significantly associated with memory impairments and loneliness in the overall sample. There were no significant differences in cardiovascular risk, depression and other neurocognitive functions, according to the frailty phenotype. Frailty may be a particularly important factor in memory loss and loneliness, highlighting the need for prevention and intervention strategies to decrease the risks for 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».