Abstract Improvement and decline in health status from late middle age: Modeling age-related changes in deficit accumulation
Notice bibliographique
Résumé
In a prospective multi-panel cohort study, we investigated how, from late middle age, individuals ’ health status improves or declines. In the Canadian National Population Health Survey, transition probabilities between different health states were estimated for 4330 people (58.8 % women) aged 55+ at baseline over 2-year intervals from 1994 to 2000. Health status was defined by a deficit count, using 33 health-related variables combined in a frailty index. For each time interval, the chance of accumulating deficits increased linearly with the number of deficits. Older survivors (aged 70–85) showed a slightly lower chance of stability or improvement (52%; 95 % confidence interval 50–54%) compared with those in late middle age (56%; 54–58%). Changes in health states can be described with high accuracy (R 2 = 0.92) by a modified Poisson distribution, using four parameters: the background odds of accumulating additional deficits, the chance of incurring more or fewer deficits, given the existing number, and the corresponding probabilities of dying. An age-invariant limit to deficit accumulation was observed at 22 deficits. From late middle age, transitions in health states occur with a regularity that is easily modeled. Improvements in health can occur at any age. At all ages, there is a limit to deficit accumulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».