Developing and evaluating a frailty index for older South Africans—findings from the HAALSI study

医学 虚弱指数 四分位间距 危险系数 人口学 置信区间 老年学 比例危险模型 人口 统计的 虚弱综合征 内科学 统计 环境卫生 数学 社会学
作者
Fred J. Barker,Justine Davies,F. Xavier Gómez‐Olivé,Kathleen Kahn,Fiona E. Matthews,Collin Payne,Joshua A. Salomon,Stephen Tollman,Alisha N. Wade,Richard Walker,Miles D. Witham
出处
期刊:Age and Ageing [Oxford University Press]
卷期号:50 (6): 2167-2173 被引量:23
标识
DOI:10.1093/ageing/afab111
摘要

Abstract Background despite rapid population ageing, few studies have investigated frailty in older people in sub-Saharan Africa. We tested a cumulative deficit frailty index in a population of older people from rural South Africa. Methods analysis of cross-sectional data from the Health and Ageing in Africa: Longitudinal Studies of an INDEPTH Community (HAALSI) study. We used self-reported diagnoses, symptoms, activities of daily living, objective physiological indices and blood tests to calculate a 32-variable cumulative deficit frailty index. We fitted Cox proportional hazards models to test associations between frailty category and all-cause mortality. We tested the discriminant ability of the frailty index to predict one-year mortality alone and in addition to age and sex. Results in total 3,989 participants were included in the analysis, mean age 61 years (standard deviation 13); 2,175 (54.5%) were women. The median frailty index was 0.13 (interquartile range 0.09–0.19); Using population-specific cutoffs, 557 (14.0%) had moderate frailty and 263 (6.6%) had severe frailty. All-cause mortality risk was related to frailty severity independent of age and sex (hazard ratio per 0.01 increase in frailty index: 1.06 [95% confidence interval 1.04–1.07]). The frailty index alone showed moderate discrimination for one-year mortality: c-statistic 0.68–0.76; combining the frailty index with age and sex improved performance (c-statistic 0.77–0.81). Conclusion frailty measured by cumulative deficits is common and predicts mortality in a rural population of older South Africans. The number of measures needed may limit utility in resource-poor settings.

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