FRAILTY SYNDROME IN OLDER ADULTS WITH AND WITHOUT FEAR OF FALLING
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine the presence of frailty syndrome between elders with and without a fear of falling (FoF). A cross-sectional study was conducted with 203 older adults, divided into two groups: with FoF (n=91) and without FoF (n=112). The FoF was assessed using the yes/no question, “Are you afraid of falling?”. Frailty syndrome was evaluated by the Edmonton Frail Scale (EFE), which has a maximum score of 17 points, representing the highest degree of frailty. The scores for the frailty analysis are: no frailty (0–4), visibly vulnerable (5–6), mild frailty (7–8), moderate frailty (9–10), and severe frailty (11 or over). The groups did not differ in age, gender or general health conditions. The Mann-Whitney test showed a significant difference in EFE scores (p<.001) between the groups without FoF (mean:3.5; SD:1.94; 95%CI: 3.16–3.95; minimum-maximum:0–8 points) and with FoF (mean:4.88; SD:2.36; 95%CI: 4.32–5.43; minimum-maximum:0–12 points). The chi-square test showed that most of the elderly group without FoF was considered not frail (n=72; 64.3%, p<.001), 30 were visibly vulnerable (26.8%, p<.001) and only 10 were classified as mildly frail (8.9%, p<.001). Of the group with FoF, 46.2% (n = 42, p<.001) were considered not frail, 19 were visibly vulnerable (20.9%, p<.001), and 30 were frail (32.9%, p<.001). Of the older adults considered frail, 17 were mildly frail, seven were moderately frail, and six were severely frail. Thus, we conclude that older people with FoF have increased frequency and intensity of frailty syndrome than the elderly without FoF.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».