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Enregistrement W4313319392 · doi:10.36803/ijpmr.v11i02.314

Correlation Between Body Mass Index and Frailty on Activities of Daily Living among Elderly in The Nursing Home

2022· article· en· W4313319392 sur OpenAlexaboutno aff
Zuhal Darwis, Imran Safei

Notice bibliographique

RevueIndonesian Journal of Physical Medicine and Rehabilitation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivities of daily livingMedicineBody mass indexNursing homesGerontologyBarthel indexSarcopeniaPhysical therapyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: High Body Mass Index (BMI) is associated with mortality and morbidity in the elderly. High BMI is also associated with limited physical function. Another issue faced by the elderly is frailty, frailty is associated with decreased exercise capacity, reduced muscle strength, and decreased bone mass leading to adverse health outcomes such as disability, falls, hospitalization and death. Physical frailty is highly prevalent for the elderly who is living in nursing homes. The aim of this study is to determine the association between body mass index and frailty to Activities of Daily Living (ADL) among the elderly in the nursing home. Methods: This study was conducted in 3 nursing homes in South Sulawesi. BMI and frailty were measured. Frailty was assessed by Edmonton Frail Scale (EFS), while activities of daily living was examined by Barthel Index (BI) Results: There were 30 participants, consisting of males 10 (33.3%), and females 20 (66.7%) with a median age of 72 years old, included in this study. The median BMI result was 20.4 (13.3-29.2). The median result of EFS was 5.5 (2-12). The median BI result was 92.5 (45-100). BMI have insignificant correlation with ADL (r = 0.196; p = 0.298), frailty have negative strong correlation with ADL (r = -0.738; p=0.000). Conclusion: There was no significant correlation between BMI and ADL. Otherwise, frailty and ADL have a strong correlation among the elderly in the nursing home.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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