Fatores associados à fragilidade de idosos com doença renal crônica em hemodiálise
Notice bibliographique
Résumé
The scope of this article is to identify sociodemographic and clinical factors associated with the frailty of elderly people with chronic kidney disease on hemodialysis. This involved a correlational, cross-sectional study conducted in a dialysis center in the state of São Paulo. The sample consisted of 60 participants. The Participant Characterization Instrument was used for extracting sociodemographic and clinical data and the Edmonton Frail Scale was used to evaluate the level of frailty. Multivariate logistic regression was used to identify the factors associated with frailty. The mean age of the 60 patients included was 71.1 (± 6.9) years, predominantly male (70%), of which 36.7% were classified as frail. With respect to the factors associated with frailty among the variables of gender, age, self-reported skin color, schooling, monthly per capita income, hemodialysis time, number of associated diseases, falls in the year, hematocrit level, parathyroid hormone and use of calcitriol, it was found that only the monthly per capita income was significantly associated with frailty (OR = 0.44; 95% CI 0.1-0.9; p = 0.04). There was an association between frailty and income, showing that the elderly most at risk of frailty were those with lower income.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».