PRÉ-FRAGILIDADE EM PESSOAS IDOSAS: PREVALÊNCIA E FATORES ASSOCIADOS
Notice bibliographique
Résumé
RESUMO Objetivo: analisar a prevalência da pré-fragilidade em pessoas idosas residentes na comunidade e os fatores associados. Método: estudo transversal, realizado com 291 idosos cadastrados em unidades de Estratégia Saúde da Família. A pré-fragilidade foi mensurada por meio da Edmonton Frail Scale; e as demais variáveis, com instrumentos diversos. Os dados foram coletados no período de junho a agosto de 2018. A análise dos dados ocorreu por meio dos testes qui-quadrado de Mantel Haenszel, teste de Fisher e regressão multivariada de Poisson. Resultados: a prevalência de pré-fragilidade foi de 69,42% (IC 95%; 63,77%-74,66%). Os fatores associados à pré-fragilidade foram: baixa escolaridade (RP=1,37; IC 95%: 1,11-1,71), dependência para as atividades básicas (RP=1,39; IC 95%: 1,22-1,59) e instrumentais de vida diária (RP=1,58; IC 95%: 1,40-1,78), humor depressivo (RP=1,53; IC 95%: 1,31-1,78), autoavaliação negativa de saúde (RP=1,39; IC 95%: 1,15-1,69), polifarmácia (RP=1,30; IC 95%: 1,13-1,50) e risco nutricional (RP=1,27; IC 95%: 1,09-1,46). Conclusão: a prevalência da pré-fragilidade foi acima da encontrada em outros estudos que utilizaram o mesmo instrumento, e as variáveis associadas a esse desfecho demonstraram a existência de um fenômeno comum entre as pessoas idosas. São resultados importantes, pois evidenciam a necessidade de investimento em pesquisas e intervenções preventivas sobre as condições clínicas, funcionais e sociais dessa população. Além disso, é preciso investir em programas de capacitação profissional para o atendimento integral da pessoa idosa, sobretudo no que se refere à avaliação e prevenção da fragilidade.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».