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Enregistrement W4306918647 · doi:10.25248/reas.e10817.2022

Associação entre fragilidade e risco de quedas em pessoas idosas hospitalizadas no Nordeste do Brasil

2022· article· pt· W4306918647 sur OpenAlexaboutno aff
Tiago José Silveira Teófilo, Valkênia Alves Silva, Rafaella Felix Serafim Veras, Mayara Muniz Peixoto Rodrigues, Ana Paula Feles Dantas Melo, Jacira dos Santos Oliveira

Notice bibliographique

RevueRevista Eletrônica Acervo Saúde · 2022
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: Analisar a associação entre o grau de fragilidade e o risco de quedas em idosos hospitalizados. Métodos: Estudo transversal, quantitativo, realizado com 142 idosos de um hospital universitário localizado no Nordeste do Brasil. As avaliações envolveram a aplicação do Mini exame do Estado Mental, Morse Fall Scale e Edmonton Frail Scale. Para as análises estatísticas utilizaram-se os Testes Qui-quadrado e o Teste exato de Fisher, ao nível de confiança de 95%. Resultados: A maioria dos idosos era do sexo feminino (52,8%), com idade de 60 e 69 anos (59,2%), casada ou em união estável (69,0%), não alfabetizada (38,7%). Foi identificada associação estatisticamente significativa entre fragilidade na pessoa idosa com maior risco de quedas, assim como o contrário, comprovado pelo p-valor de 0,001. Conclusão: Os achados sugerem que a fragilidade exerce influência na ocorrência e número de quedas e que a ocorrência de quedas também contribui para o desenvolvimento da fragilidade em idosos. Os prestadores de cuidados de saúde no ambiente hospitalar devem estar atentos a essa associação e priorizar as ações de acordo, considerando as graves consequências de uma queda.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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