Decision Editor: Merril Silverstein, PhD Examining Late-Life Functional Limitation Trajectories and Their Associations With Underlying Onset, Recovery, and Mortality
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. Identify common trajectories of physical functional limitation and mortality among Taiwanese 50 and older as they age, link these to underlying transitions in onset, recovery, and mortality, and assess associations between trajectories and a set of risk factors. Method. Longitudinal data from 4 waves of the Survey of Health and Living Status of the Middle-Aged and Elderly in Taiwan, collected between 1996 and 2007, are analyzed using a summary measure indicating difficulty with one or more of 7 physical functions. A group-based trajectory model identifies common trajectories. Shorter term transition probabilities that underlie multiperiod trajectories are examined. Multinomial regression associates risk factors with trajectory group membership. Results. Best fitting the data is a model with 3 groups characterized as early, mid, and late onset of limitation. Roughly half the population follows the trajectory of mid onset and a quarter each of the other 2. Females and those least educated are most likely to belong to the early-onset group. Discussion. The analysis advances understanding of late-life functioning by focusing on the heterogeneity of func-tional limitation experience, appropriately accounting for the relation between functional limitation and mortality and
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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 | 0,009 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,028 |
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 ».