Accepter May 17, 2004 Mechanisms of Aging and Development CHANGES WITH AGE IN THE DISTRIBUTION OF A FRAILTY INDEX
Notice bibliographique
Résumé
Models of human mortality include a factor that summarizes intrinsic differences in individual rates of aging, commonly called frailty. Frailty also describes a clinical syndrome of apparent vulnerability. In a representative, cross-sectional, Canadian survey (n=66,589) we calculated a frailty index as the mean accumulation of deficits and previously showed it to increase exponentially with age. Here, its density function exhibited a monotonic change in shape, being least skewed at the oldest ages. Although the shape gradually changed, the frailty index was well fitted by a gamma distribution. Of note, the variation coefficient, initially high, decreased from middle age on. Being able to quantify frailty means that health risks can be summarized at both the individual and group levels. Keywords: Ageing, Frailty index, Gamma density, Heterogeneity. Living systems, including humans, age at different rates, so that concepts such a “longevity factor” (Beard, 1973) and “frailty ” (Vaupel et al., 1979) have been invoked, although without details on how they might be assessed. We have argued that a “frailty index ” which relates the accumulation of deficits to time, corresponds to clinical assessments of the relative fitness of people of the same chronological age (Mitinitski et al., 2001; Rockwood et al., 2002). The frailty index demonstrated an exponential increase
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,640 | 0,300 |
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 ».