Health Care Use and Physical, Psychological, Cognitive, and Social Frailty in Community-Living Adults 45-85
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examines associations between physical, psychological, social, and cognitive frailty domains with health care utilization (HCU) and the potential moderating effect of the last three domains on the association between physical frailty and HCU. A 127-item Frailty Index (FI) developed for the Canadian Longitudinal Study on Aging comprehensive cohort (n = 30,097) was used to create physical, psychological, cognitive, and social domain-specific FIs. Each FI was divided into quintiles with the highest 20% representing the frailest. Logistic regression was used to estimate unadjusted and adjusted (covariates: sex, age, income, smoking, physical activity, nutrition, and participation restriction) ORs (aORs) for frailty domains and HCU (formal/informal care, family physician visits, hospitalizations) and interactions between physical frailty and the other frailty domains. Physical frailty was associated with the highest HCU ORs in unadjusted (1.53 to 2.38) and adjusted (1.28 to 1.78) analyses, with the largest aOR for formal care (1.78, 95% CI 1.66, 1.91). For all HCU except formal care, the upper CI limits for social frailty were < 1, indicating those with higher levels of social frailty were less likely to use these services. Interactions between physical frailty and the other frailty domains were significant for only formal and informal care, with the aOR magnitudes for the other domains increasing with the level of physical frailty. Our data suggests that the drivers of HCU are multifactorial and the need to consider both frailty beyond physical characteristics and the complex relationships between frailty domains and HCU when assessing the outcomes of frailty interventions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».