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Enregistrement W3027174774 · doi:10.9789/2175-5361.rpcfo.v12.8594

Syndrome of frailty and the use of assistive technologies in elderly

2020· article· pt· W3027174774 sur OpenAlexaboutno aff
Clóris Regina Blanski Grden, Jacy Aurélia Vieira de Sousa, Luciane Patrícia Andreani Cabral, Péricles Martim Reche, Danielle Bordin, Pollyanna Kássia de Oliveira Borges

Notice bibliographique

RevueRevista de Pesquisa Cuidado é Fundamental Online · 2020
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesGerontologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: analisar a associação entre a síndrome da fragilidade e o uso de tecnologias assistivas em idosos de um ambulatório. Método: pesquisa transversal, com 374 idosos, entre fevereiro de 2016 a fevereiro de 2017. A coleta de dados contemplou instrumento estruturado e Escala de Fragilidade de Edmonton. Para análise utilizou-se o Stata®12, verificou-se a associação por meio dos testes F de Fisher e t de Student (p≤0,05). Resultados: predomínio de mulheres (67,4%), média de idade de 67,9 anos, casados (56,4%), baixa escolaridade (55,1%). Dos participantes, 4,5% utilizavam bengala, 1,3% muleta e 0,3% andador, 29,4% faziam uso de lentes corretivas, 40,1% dos idosos apresentaram algum grau de fragilidade. As análises bivariada e multivariada apontaram associação positiva entre a fragilidade e bengala (p=0,001). Importante do profissional de saúde, realize o rastreio precoce da fragilidade com destaque para os idosos em uso de tecnologias assistivas, pois podem indicar o comprometimento e perda funcional.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,243 · 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.

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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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