Factors associated with frailty in older adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the demographic and health factors related to the frailty syndrome in older adults. METHODS: This is a longitudinal quantitative study carried out with 262 older adults aged 65 years and older, of both sexes, living at home. Data collection was carried out in Period 1 between October 2007 and February 2008, and in Period 2 between July and December 2013. For data collection, we used the sociodemographic profile instrument, the Edmonton Frail Scale, the Mini-Mental State Examination, the number of falls in the last 12 months, the number of self-reported diseases and used drugs, the Functional Independence Measure, and the Lawton and Brody Scale. We used descriptive statistics for data analysis, in the comparison of the means between periods, the nonparametric Wilcoxon test, and the method of Generalized Estimating Equations, which is considered an extension of the Generalized Linear Models with p ≤ 0.05. RESULTS: Of the 515 participants, 262 completed the follow-up, with a predominance of females, older individuals, and those who had no partner; there was an increase in frail older adults. In the Generalized Estimating Equations analysis, frailty score was related to sociodemographic (increase in age, no partner, and low education level) and health variables (more diseases, drugs, falls, and decrease in functional capacity). There was an association between the variables of age (older), marital status (no partner), and loss of functional capacity. CONCLUSIONS: Frailty syndrome was associated with increasing age, having no partner, and decreased functional capacity over time, and investments are required to prevent this syndrome and promote quality in aging.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».