Prevalência de sintomas depressivos e fatores associados em idosos no norte de Minas Gerais: um estudo de base populacional
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo Avaliar a prevalência e os fatores associados aos sintomas depressivos em idosos não institucionalizados. Métodos Estudo transversal, analítico, de base populacional, cujos dados foram coletados entre maio e julho de 2013, em visitas domiciliares. Foi aplicado um questionário com variáveis sociodemográficas, comorbidades, utilização de serviços de saúde, escala de fragilidade (Edmonton Frail Scale), teste Timed Get Up and Go e a Escala de Depressão Geriátrica (Geriatric Depression Scale – GDS-15). Para análise estatística, as variáveis foram dicotomizadas. Conduziram-se análises bivariadas (teste qui-quadrado de Pearson) adotando-se nível de significância menor que 0,20 para inclusão das variáveis independentes no modelo múltiplo. O modelo final foi gerado por meio de análise de regressão logística múltipla e as variáveis mantidas apresentaram associação com sintomas depressivos em um nível de significância de 0,05 (p < 0,05). Resultados A prevalência de sintomas depressivos foi de 27,5%. As variáveis independentes associadas a sintomas depressivos foram: não ter companheiro (a) (OR = 1,81; IC 95% 1,214-2,713), não saber ler (OR = 1,84; IC 95% 1,19-2,836), percepção negativa sobre a própria saúde (OR = 2,12; IC 95% 1,373-3,256), tabagismo (OR = 2,31; IC 95% 1,208-4,431), alto risco de quedas (OR = 1,78; IC 95% 1,000-3,184) e fragilidade (OR = 2,38; IC 95% 1,510-3,754). Conclusões A alta prevalência de sintomas depressivos identificada entre idosos comunitários alerta para a necessidade de maiores cuidados com a população idosa.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».