A cross-national study of transitions in deficit counts in two birth cohorts: Implications for modeling ageing
Notice bibliographique
Résumé
Generally, health does not improve with age, and many physical and physiological functions are known to decline. These changes do not occur uniformly, however; for many reasons, some people experience significant improvement in their health over non-trivial time intervals. Earlier, we showed that 5-year transitions in health status in elderly people (age 65+ years) can be modeled as a stochastic process, using a modified Poisson distribution with four readily interpretable parameters. The original description was based on follow-up of a single cross-sectional study, thus mixing age and cohort effects. Here, we again used a multistate Markov chain to model 5-year deficit accumulation in relation to frailty in both a Swedish birth cohort (aged 70 years at inception) and, from the original cross-sectional study, a Canadian birth cohort, aged 69–71. In both datasets, we found again that a modified Poisson describes the transition in health status with high precision. The parameters of the model though different, are close to each other, even though the cohorts are from different countries, were assembled 20 years apart, and counted different deficits. The model suggests that all health transitions, including health improvement, worsening, and death, can be summarized in a unified stochastic model with a few interpretable parameters.
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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 | 0,016 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».