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Enregistrement W3048999728 · doi:10.9789/2175-5361.rpcfo.v12.7486

Frailty, sociodemografic profile and health evaluation of older adults in vulnerability

2020· article· pt· W3048999728 sur OpenAlexaboutno aff
Isabela Thaís Machado de Jesus, Ariene Angelini dos Santos‐Orlandi, Marisa Silvana Zazzetta

Notice bibliographique

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

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJETIVO: Comparar a prevalência da fragilidade com o perfil sociodemográfico e a avaliação subjetiva de saúde de idosos cadastrados em Centros de Referência de Assistência Social em um município do interior paulista. MÉTODOS: Estudo comparativo e transversal, baseado no método quantitativo de investigação. Foram avaliados 247 idosos utilizando-se: questionário para caracterização do idoso, Avaliação Subjetiva de Saúde e Escala de Fragilidade de Edmonton. As entrevistas foram realizadas no domicílio. Todos os cuidados éticos foram observados. A pesquisa foi aprovada sob CAAE 00867312.8.0000.5504. RESULTADOS: Dos idosos avaliados, 41,7% não apresentaram fragilidade e 36,8% possuíam algum nível (seja fragilidade leve, moderada ou severa). Houve diferença estatisticamente significativa entre fragilidade e: número de doenças relatadas e avaliação subjetiva de saúde (p<0,01). CONCLUSÃO: Idosos frágeis, com comorbidades e auto percepção negativa da saúde merecem especial atenção dos serviços de saúde e de assistência social.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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