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Enregistrement W2964754446 · doi:10.1590/1413-81232018248.26412017

Fragilidade, perfil e cognição de idosos residentes em área de alta vulnerabilidade social

2019· article· pt· W2964754446 sur OpenAlexaboutno aff
Fábio Baptista Araújo Júnior, Isabela Thaís Machado de Jesus, Ariene Angelini dos Santos‐Orlandi, Aline Maino Pergola-Marconato, Sofía Cristina Iost Pavarini, Marisa Silvana Zazzetta

Notice bibliographique

RevueCiência & Saúde Coletiva · 2019
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésGerontologyMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to associate frailty with sociodemographic profile and cognition of elderly people living in highly socially vulnerable contexts registered at a Social Assistance Referral Centers in a city of inland São Paulo. This is a cross-sectional and quantitative study with 48 elderly. Data was collected with a sociodemographic interview, the Edmonton Frail Scale and the Montreal Cognitive Assessment, and was analyzed with the Jonckheere-Terpstra test, Spearman's correlation and logistic regression (α = 5.0%). This study was approved under Opinion Nº 72182. Of the 48 elderly interviewed, 33.4% were non-frail, 20.8% were apparently vulnerable and 45.8% were frail at some level (mild, moderate or severe). Women (OR = 4.64) and nonwhites (OR = 3.99) were more likely of being frail. The realms with the greatest influence in the determination of frailty were cognition, independence and functional performance, general health and mood, although gender (p = 0.0373) and ethnicity (p = 0.0284) had a significant association. Worth highlighting is that considering the frailty profile of the elderly warrants the development of specific care strategies for this segment of the population in a vulnerable area, preventing futures complications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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