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Enregistrement W2810201607 · doi:10.1590/1980-57642018dn12-020010

Frailty and cognitive performance of elderly in the context of social vulnerability

2018· article· en· W2810201607 sur OpenAlexaboutno aff
Isabela Thaís Machado de Jesus, Fabiana de Sousa Orlando, Marisa Silvana Zazzetta

Notice bibliographique

RevueDementia & Neuropsychologia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésGerontologySocial vulnerabilityContext (archaeology)Socioeconomic statusVulnerability (computing)CognitionLogistic regressionPsychologyMedicinePopulationEnvironmental healthPsychiatryPsychological interventionGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elderly who live in the context of social vulnerability have lower education and socioeconomic status. OBJECTIVE: To analyze cognitive performance as a factor associated with frailty status in elderly living in contexts of social vulnerability. METHODS: An exploratory, comparative, cross-sectional study using a quantitative method was conducted with elderly people registered at Social Assistance Reference Centers. A semi-structured interview, the Edmonton Frail Scale and Montreal Cognitive Assessment were applied. The project was approved by the Research Ethics Committee. To analyze the data, a logistic regression was performed considering two groups (frail and non-frail). RESULTS: 247 elderly individuals participated in the study, with a mean age of 68.52 (±SD =7.28) years and education of 1-4 years (n=133). All the elderly evaluated resided in vulnerable regions. Regarding frailty, 91 (36.8%) showed frailty at some level (mild, moderate or severe) and 216 (87.4%) had cognitive impairment. On the regression analysis, frailty was associated with number of diseases (OR:1.60; 95%CI: 1.28-1.99) and cognition (OR:0.93; 95%CI: 0.89-0.98). CONCLUSION: Identifying level of frailty and cognition in socially vulnerable elderly reinforces the need for early detection in both these conditions by the public services that provide care for this population with a focus on prevention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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