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Enregistrement W7117259075 · doi:10.1093/geronb/gbaf186

Multicomponent interventions and technologies to reduce the burden of frailty, functional, and cognitive decline: insights from the Age-It Research Program

2025· article· en· W7117259075 sur OpenAlexaff
Chukwuma Okoye, Luca Cuffaro, Federico Emanuele Pozzi, Maria Cristina Ferrara, Marianna Noale, Stefano Calciolari, Davide Chicco, Febo Cincotti, Roberta Daini, Alberto Finazzi, Luca Francioso, Francesca Gasparini, Eleonora Pagan, Patrizia Ribino, Zaira Romeo, Gessica Sala, Vincenzo Solfrizzi, Antonella Zambon, Stefania Maggi, Giuseppe Bellelli, Carlo Ferrarese, Spoke 8 Age-It Working Group, Cristna Airoldi, Alessandra Aloisi, Ildebrando Appollonio, Chiara Bazzini, Mario A. Bochicchio, M. Bologna, Elvira Brattico, Giuseppe Bruno, Martina Bulgari, Marco Canevelli, S. Capone, Chiara Ceolin, Ferdinando Chiaradonna, Emma Colamarino, Elisa Conti, Andrea Corsonello, Gabriella Cortelessa, Lucilla Crudele, Carlo Custodero, Annamaria De Luca, Marianna Diletta Delussi, Claudia Di Napoli, Vittorio Dibello, Matteo Franchi, Diego Ganora, Loreto Gesualdo, Eris Goldin, Alessandra Agnese Grossi, Valeria Isella, Roberta Lenti, Alessandro Leone, Sandro Locati, Antonio Logrieco, Giancarlo Logroscino, Paola Mantuano, Azzurra Massimi, Paolo Matteini, Giovanni Messina, Luca Moretti, Antonino Natalello, Ivan Orlandi, Giovanni Paragliola, Giulia Paparella, Sara Pegoraro, Vito Pirrelli, Nicola Quaranta, Giovanni Renato Riccardi, Daniele Romano, Aurora Saibene, Alessandro Sala, Elisa Sciurti, Serino Luca, Pietro Siciliano, Francesco Silanos, Alessio Tamburrano, Giorgia Tosi, Alina Tratsevich, Lucio Tremolizzo, Paolo Villari, Alberto Vezzoso, C Zoia

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series B · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNextGenerationEUSapienza Università di RomaUniversità degli Studi di PadovaUniversità degli Studi di Milano-Bicocca
Mots-clésPsychological interventionPopulation ageingCognitionResearch programHealth carePopulationPopulation health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,196
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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