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Enregistrement W4200430679 · doi:10.11606/issn.2176-7262.rmrp.2021.176705

Fragilidade em idosos que vivem na comunidade: prevalência e fatores associados

2021· article· pt· W4200430679 sur OpenAlexaboutno aff
Lucélia Terra Chini, Tamires Marta Caliari, C. Jonas, Daniele Sirineu Pereira, Jair Lício Ferreira Santos, Altacílio Aparecido Nunes

Notice bibliographique

RevueMedicina (Ribeirão Preto) · 2021
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGerontologyHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fundamentos: Idosos que vivem na comunidade são propensos a desenvolver fragilidade, considerada como um estado clinicamente identificável que aumenta a vulnerabilidade a resultados adversos e prediz incapacidade e mortalidade na população idosa. Objetivo: Identificar a prevalência e fatores associados à fragilidade em idosos que vivem em uma comunidade. Método: Trata-se de um inquérito domiciliar transversal e analítico, de abordagem quantitativa realizado com 854 idosos que vivem na comunidade. A fragilidade foi mensurada pela Edmonton Frail Scale (EFS). A associação entre fragilidade e variáveis sociodemográficas e de condições clínicas foi mensurada pela análise múltipla por regressão logística. Resultados: A prevalência de fragilidade encontrada neste estudo foi de 12,3% (IC95%: 10,1 a 14,5). O modelo de regressão logística mostrou que as variáveis estatisticamente associadas à fragilidade foram: queda recorrente, uso de dispositivo para auxílio à marcha, polifarmácia, autopercepção ruim de saúde, dependência nas atividades básicas e instrumentais de vida diária. Conclusão: A prevalência de fragilidade em idosos foi baixa em comparação a outros estudos nacionais que empregaram a EFS. Os resultados indicaram múltiplos fatores associados à fragilidade modificáveis. Assim, a investigação da síndrome da fragilidade bem como dos seus fatores relacionados passíveis de prevenção são ações a serem incluídas na prática clínica.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,270 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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