A Short Physical Performance Battery (SPPB) como preditora da fragilidade em idosos residentes na comunidade
Notice bibliographique
Résumé
Introducao: A SPPB proporciona informacao sobre a funcao fisica e e preditora de eventos adversos de saude em idosos. A fragilidade e uma sindrome multidimensional que aumenta a susceptibilidade a doencas e incapacidade. Entretanto, pode ser possivel prevenir ou postergar a fragilidade se ela for identificada precocemente. O objetivo desse estudo foi analisar a habilidade da SPPB em predizer a fragilidade em uma populacao de idosos jovens residentes na comunidade de cidades com condicoes socioeconomicas distintas. Metodos: Os dados foram extraidos da comunidade de idosos (65-74 anos) do Canada (Saint Bruno; n = 60) e do Brasil (Santa Cruz; n = 64). A SPPB foi usada para avaliar o desempenho fisico. A fragilidade foi definida como a presenca de ≥ 3 dos criterios: perda de peso, exaustao, fraqueza, limitacao da mobilidade e baixo nivel de atividade fisica. Um ponto foi dado para cada criterio encontrado, totalizando um escore da fragilidade que variou de 0 a 5. As analises de Regressao Linear e ROC foram realizadas para avaliar a capacidade preditiva da SPPB. Resultados: A media de idade foi de 69,48 anos, 10% da amostra de Saint Bruno e 28,1% da amostra de Santa Cruz eram frageis (p = 0,001), as medias de escores da SPPB foram de 9,6 e 8,5 respectivamente (p = 0,01). A SPPB correlacionou-se ao escore da fragilidade (R2 = 0,33), com melhores resultados para Saint Bruno. Um ponto de corte de 9 na SPPB teve boa sensitividade e especificidade em discriminar frageis de nao frageis em Saint Bruno (AUC = 0,81), mas mostrou piores resultados em Santa Cruz (AUC = 0,61). Conclusao: A SPPB tem moderada habilidade em predizer a fragilidade entre a populacao de idosos e e um teste util para identificar pessoas com boa funcionalidade e baixa fragilidade quando os escores da SPPB sao ≥ 9
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».