Uso de tecnologías de asistencia y fragilidad en adultos mayores de 80 años y más / Assisting technologies and frailty in aged 80 years and older / Uso de tecnologias de assistência e fragilidade em idosos de 80 anos ou mais
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: Identificar y analizar la asociacion entre el uso de tecnologias de asistencia y la fragilidad en los adultos mayores mas viejos. Metodo: Estudio cuantitativo, descriptivo y de corte transversal realizado en Ribeirao Preto, Brasil, con 144 adultos mayores de 80 anos y mas, de ambos sexos que viven en la comunidad. Para la recolecta de datos fue utilizado el Instrumento del perfil demografico, la Escala de Fragilidad de Edmonton y el Instrumento de Tecnologia de Asistencia. Para el analisis de los datos se utilizo estadistica descriptiva y para la asociacion, la prueba exacta de Fisher con significacion p< 0.05. Resultados: Se observo predominio del sexo femenino, de viudos y de los que viven solos. De los entrevistados, el 77.4% usaban algun tipo de tecnologia de asistencia, destacandose el uso de lentes de medida, barras de apoyo y baston. En la evaluacion de la fragilidad, el 23.6% fueron categorizados con fragilidad leve, el 13.1% moderada y el 7.8% grave. A la asociacion se verifico significacion estadistica entre los diferentes niveles de fragilidad con el uso de tecnologia de asistencia como el uso de silla de ruedas, baston, andador y barras de apoyo. Conclusion: El uso de tecnologia de asistencia auxilia al adulto mayor fragil para mayor independencia funcional y autonomia en el desarrollo de sus actividades cotidianas.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».