Kirsten Avlund Prisen Dansk Gerontologisk Selskab
Hvem er jeg? How people in science see each other 2006: Cand.Scient. i Matematik, KU 2015: Ph.d. i Sundhedsvidenskab, SDU 2017: Adjunkt ved EBB, SDU
Exceptionelt langt liv Fordel eller ulempe? Mikael Thinggaard, Ph.d. Epidemiologi, Biostatistik og Biodemografi
Det aldrende samfund Risiko for at dø efter 1 år (log skala) 10% 1% 0.1% 0.01% 0 20 40 60 80 100 Alder 1850-59 1900-09 1950-59 1980-89 2010-14 Danmark, HMD
Det aldrende samfund Restlevetid (år) 80 70 60 50 40 30 1850-59 1900-09 1950-59 1980-89 2010-14 20 10 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 Alder Danmark, HMD
Det aldrende samfund Restlevetid (år, log skala) 9 8 7 6 5 4 3 2 1900-09 1950-59 1980-89 2010-14 1 80 85 90 95 100 105 110 Alder Danmark, HMD
Det aldrende samfund 156.250 Antal personer (log scale) 31.250 6250 1250 250 50 10 alder 80-89 alder 90-99 alder 100-109 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 År Danmark, HMD
Det aldrende samfund Hvis forbedringer i overlevelse fortsætter: Christensen, et.al. Lancet 2009
Den 14. februar 2005 blev alle født i 1905 inviteret til at deltage i et survey: Rasmussen, et.al. IJE 2017
5 simple daglige gøremål (modificeret KATZ) bade, tage tøj på, gå på toilettet, bevæge sig rundt i huset og spisning 100% 90% 80% Disabilitet Svær Moderat Ingen 70% Procent 60% 50% 30% 10% 0% Deltagere Deltagere
0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 Kaplan-Meier kurve Deltager Ikke deltager Deltager Ikke deltager 0 2 4 6 8 10 analyse tid
Survey vægte Udfra en logistisk regression finder vi, at associationen mellem sandsynligheden for at deltage og tid til død er følgende: 100% Sandsynlighed for at deltage 80% 60% 0 2 4 6 8 10 tid til død
Survey vægte Udfra en logistisk regression finder vi, at associationen mellem sandsynligheden for at deltage og tid til død er følgende: 3 2.5 Survey vægte 2 1.5 1 0 2 4 6 8 10 tid til død
5 simple daglige gøremål (modificeret KATZ) bade, tage tøj på, gå på toilettet, rejse sig fra seng/stol og spisning 100% 90% 80% Disabilitet Svær Moderat Ingen 70% Procent 60% 50% 30% 10% 0% Deltagere Vægtet Deltagere Vægtet
Mini-Mental State Examination (MMSE) kun målt hos ikkeproxy personer. 100% 90% 80% MMSE: 24-30 MMSE: 18-23 MMSE: 0-17 70% Procent 60% 50% 30% 10% 0% Obs. Obs.
Årsag til proxy interviews: Ønsker ikke at deltage 8 (12%) Kan ikke tale/høre 8 (12%) Dement/Senil/forkalket 41 (62%) Syg 6 (9%) Andet 3 (5%)
Årsag til proxy interviews: Ønsker ikke at deltage 8 (12%) Kan ikke tale/høre 8 (12%) Dement/Senil/forkalket 41 (62%) Syg 6 (9%) Andet 3 (5%) 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 Kaplan-Meier kurve Ikke-proxy Proxy Ikke-deltager 0 2 4 6 8 10 analyse tid
Mini-Mental State Examination (MMSE) kun målt hos ikkeproxy personer. 100% 90% 80% MMSE: 24-30 MMSE: 18-23 MMSE: 0-17 70% Procent 60% 50% 30% 10% 0% Obs. Obs.
Multipel imputation MI Multiple imputation bruger anden observeret data til at give information om manglende data. 30 MMSE (observeret): median = 22 20 MMSE 10 0 6/71=(8%) 15/90=(17%) 51/93=(55%) ikke disabilitet moderat disabilitet svær disabilitet andel (%) angiver andelen af ingen MMSE måling
Multipel imputation MI Multiple imputation bruger anden observeret data til at give information om manglende data. 30 MMSE (observeret): median = 22 MMSE 20 10 MMSE (MI): median = 21 0 6/71=(8%) 15/90=(17%) 51/93=(55%) ikke disabilitet moderat disabilitet svær disabilitet andel (%) angiver andelen af ingen MMSE måling
Mini-Mental State Examination (MMSE) kun målt hos ikkeproxy personer. 100% 90% 80% MMSE: 24-30 MMSE: 18-23 MMSE: 0-17 70% Procent 60% 50% 30% 10% 0% Obs. MI Obs. MI
Mini-Mental State Examination (MMSE) kun målt hos ikkeproxy personer. 100% 90% 80% MMSE: 24-30 MMSE: 18-23 MMSE: 0-17 70% Procent 60% 50% 30% 10% 0% Obs. MI MI (vægtet) Obs. MI MI (vægtet)
MMSE 24 Ingen disabilitet 80% 90% 70% 80% 70% Procent 60% 50% Procent 60% 50% 30% 30% 93 94 95 96 97 98 99 100 93 94 95 96 97 98 99 100 Alder Alder Thinggaard, et.al. ARGG 2017
MMSE 24 Ingen disabilitet 80% 90% 70% 80% 70% Procent 60% 50% Procent 60% 50% 30% 30% 93 94 95 96 97 98 99 100 93 94 95 96 97 98 99 100 Alder Alder Thinggaard, et.al. ARGG 2017
MMSE 24 Ingen disabilitet 80% 90% 70% 80% 70% Procent 60% 50% Procent 60% 50% 30% 30% 93 94 95 96 97 98 99 100 93 94 95 96 97 98 99 100 Alder Alder Thinggaard, et.al. ARGG 2017
MMSE 24 Ingen disabilitet 80% 90% 70% 80% 70% Procent 60% 50% Procent 60% 50% 30% 30% 93 94 95 96 97 98 99 100 93 94 95 96 97 98 99 100 Alder Alder Thinggaard, et.al. ARGG 2017
Independent: MMSE 23 og ingen disabilitet Christensen, et.al. PNAS 2008
Register data af hospitaliseringer, som følger 1905 kohorten Engberg, et.al. A.Cell 2009
Konklusion: Fordel: Hvis du bliver 100, så har du haft et godt helbred som 93 årig, svarende til en gennemsnitlig 80 årig. Ulempe: Når vi bliver ældre, stiger vores risiko for dårligere helbred.
Konklusion: Fordel: Hvis du bliver 100, så har du haft et godt helbred som 93 årig, svarende til en gennemsnitlig 80 årig. Ulempe: Når vi bliver ældre, stiger vores risiko for dårligere helbred. Men dem som bliver 100-årige, ser ud til at kunne udskyde denne risiko.
Forrige analyse er kun gældende for en fødselsårgang. Sandsynligheden for at blive 100 stiger med stigende fødselsårgange. Er det fordi vi nu hjælper de svageste frem til høj alder?
100-årige er blevet undersøgt fra fødselsårgange: 1905 kohorten: 42 mænd, 214 kvinder, gennemsnit alder = 99.7 år 1910 kohorten: 59 mænd, 214 kvinder, gennemsnit alder = 100.3 år 1915 kohorten Øst for Storebælt: 20 mænd, 106 kvinder, gennemsnit alder = 100.2 år
100% 90% 80% 70% Disabilitet Svær Moderat Ingen 100% 90% 80% 70% MMSE: 24-30 MMSE: 18-23 MMSE: 0-17 60% 60% Procent 50% Procent 50% 30% 30% 10% 10% 0% 1905 1910 1915 Øst 1905 1910 1915 Øst 0% 1905 1910 1915 Øst 1905 1910 1915 Øst
Konklusion: Fordel: På trods af at flere procentvis bliver 100 år, så gør de det i bedre helbred. Ulempe: Selvom procentvis flere har et bedre helbred, kan antallet af 100 årige, som har et dårligt helbred godt stige, og samfundet og sygehuse skal være gearet til dette.
Tak Stort tak, til alle kollegaer ved: Dansk Center for Aldringsforskning Max-Planck Odense Center on the Biodemografi of Aging Epidemiologi, Biostatistik og Biodemografi, SDU