VARIÁVEIS PREDITIVAS PARA IMOBILIDADE INTRAHOSPITALAR DE IDOSOS
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: Avaliar os preditores da imobilidade intrahospitalar de idosos. Métodos: Trata-se de um estudo quantitativo, longitudinal e descritivo. A coleta de dados ocorreu entre 2015 e 2016 no Hospital Universitário de Santa Maria (HUSM). A amostra foi composta inicialmente por 493 idosos, destes foram incluídos 397 idosos, 22 foram excluídos por imobilidade prévia a hospitalização e 74 devido aos demais critérios de exclusão. As variáveis avaliadas na admissão foram a idade, sexo, mora com quem, patologia de admissão, Índice do risco sênior, fragilidade através da escala de Edmonton, circunferência de panturrilha maior ou menor que 31 cm, indicador de depressão geriátrica (GDS-4), impacto de comorbidades pelo índice de Charlson, delirium por meio do Confusion Assessment Method e como desfecho a imobilidade intrahospitalar. Foram identificadas as variáveis preditivas através da regressão logística (modelo Backward). Valores significantes foram considerados quando p valor foi menor que 0,05 (SPSS 21.0). Resultados: Dos 397 indivíduos avaliados observou-se que houve predomínio de idosos jovens entre 60 e 69 anos (39,7%), sexo masculino (53,7%). Observou-se que a idade (p=0,007), indicadores de fragilidade (p=0,007) e delirium (p=0,001) durante a internação aumentaram a chance de os idosos terem imobilidade intrahospitalar. Conclusão: Identificamos que a imobilidade está associada a idade, a patologias de admissão, aos valores da CP, escores de fragilidade, índice de risco sênior e presença de comorbidades e as variáveis preditivas para imobilidade foram idade, fragilidade e apresentar delirium na admissão. Desta forma sugere-se que sejam considerados na implementação de medidas preventivas quanto à imobilidade intrahospitalar de idosos. Palavras-chave: Imobilidade, envelhecimento, hospitalização.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».