Factors associated with frailty in a community-dwelling population of older adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze if demographic and socioeconomic factors and factors related to health and health services are associated with frailty in community-dwelling older adults. METHODS: This is a cross-sectional study with 339 older adults (60 years old or more) living in Juiz de Fora, State of Minas Gerais, Brazil, in 2015. A household survey was carried out and frailty was evaluated using the Edmonton Frail Scale. For the analysis of the factors associated with outcome, a theoretical model of determination was constructed with three hierarchical blocks: block 1 with demographic and socioeconomic characteristics, block 2 with the health of the older adult (divided into three sub-levels: 2.1 self-reported health variables, 2.2 self-perceived health variables, and 2.3 geriatric syndromes), and block 3 with characteristics related to health services. The variables were adjusted in relation to each other within each block; those with significance level ≤ 0.20 were included in the Poisson regression model and adjusted to a higher level, considering a level of significance of 5%. RESULTS: The prevalence of frailty among older adults was 35.7% (95%CI 30.7-40.9). Of the total, 42.2% did not present frailty; 22.1% were apparently vulnerable. Among the frail ones, 52.9% presented mild frailty, 32.2% moderate frailty, and 14.9% severe frailty. Frailty was associated with difficulty walking, need for an auxiliary device to walk, presence of caregiver, depressive disorders, and functional dependence to perform instrumental activities of daily living. CONCLUSIONS: Frailty is frequent among the older population and it is associated with health variables of the three sub-levels that make up block 2 of the theoretical hierarchical model of determination: self-reported health variables, self-perceived health variables, and geriatric syndromes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».