PREVALÊNCIA DE SARCOPENIA E FATORES ASSOCIADOS EM IDOSOS INSTITUCIONALIZADOS: UMA REVISÃO SISTEMÀTICA
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: O objetivo deste estudo foi realizar uma revisão sistemática sobre a prevalência de sarcopenia e fatores associados em idosos institucionalizados. Estratégia de Pesquisa: Esta revisão foi delineada de acordo com as recomendações propostas pelo checklist MOOSE, após registro do protocolo com o PROSPERO (CRD42018109485). Consultaram-se as bases de dados Medline, SciELO, LILACS, SCOPUS, Web of Science, ScienceDirect, Oxford Journals e Directory of Open Access Journals, usando os descritores “Sarcopenia”, “Homes for the Aged” e “Aged” (MeSH), sem limitação de tempo, linguagem ou tipo de acesso. Critérios de Seleção: Obrigatoriamente, foram selecionados estudos transversais, realizados com idosos institucionalizados, que verificaram a prevalência de sarcopenia neste contexto (sarcopenia como variável dependente). Estudos fora destes critérios foram excluídos. Resultados: Foram encontrados 288 artigos, dos quais treze foram incluídos. A prevalência de sarcopenia foi de 46,15±18,5% (20,9-85,4%) e os principais fatores associados foram o baixo índice de massa corporal, a desnutrição, o aumento da idade e o sexo (masculino e feminino), respectivamente. A Escala Newcastle-Ottawa identificou nove estudos com alta qualidade equatro estudos com moderada qualidade metodológica. Conclusão: Esta revisão demonstra que a prevalência de sarcopenia em idosos nstitucionalizados é alta, com grande variabilidade e está associada, principalmente, ao déficit nutricional, ao aumento da idade e ao sexo. Ainda, há uma necessidade de padronizar consensos e avaliações para esta população, bem como instruir dirigentes, profissionais de saúde e familiares destes idosos sobre a sarcopenia e suas complicações.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».