Factors associated with frailty in older users of Primary Health Care services from a city in the Brazilian Amazon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To estimate the prevalence of frailty syndrome and its association with socioeconomic, demographic and health variables, in elderly people treated at two Health Units in the city of Rio Branco, Acre, from October 2016 to June 2017. Method The prevalence of frailty was measured using the Edmonton Frail Scale (EFS), and associations were tested with selected variables. Poisson regression, with robust variance and 95% confidence intervals, was used to estimate the prevalence ratios and define the adjusted model. All analyzes took into account the sample weights and were performed using SPSS version 20. Results It was found that 35.1% of the sample showed fragility. The prevalence of frailty was associated with being 75 years old or more, physical inactivity, nutritional risk, cognitive deficit, negative health perception, using 5 or more medications and having/history of cancer, falls in past year, living alone, unsatisfactory neighborhood safety and being of ethnicity/non-white color. Conclusion The alert profile for screening for frailty was verified, which may assist in the clinical practice of FHS professionals in the study population, and also considers the need to implement and strengthen eldely's health care programs and performance of the Family Health Support Centers.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».