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Enregistrement W4408818930 · doi:10.5205/1981-8963.2025.263047

Avaliação multidimensional da pessoa idosa em risco de violência

2025· article· pt· W4408818930 sur OpenAlexaboutno aff
Ester da Silva Tavares, Laine Vilarim Tenório, Lindemberg Arruda Barbosa, Fihama Pires Nascimento, Kalyne Araújo Bezerra, Jéssyka Chaves da Silva, Renata Clemente dos Santos

Notice bibliographique

RevueRevista de Enfermagem UFPE on line · 2025
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: avaliar a associação entre o risco de violência e características multidimensionais da pessoa idosa. Método: pesquisa descritiva, de corte transversal e de abordagem quantitativa, realizada com 82 idosos. A pesquisa foi conduzida em uma policlínica na cidade de Queimadas-PB, Brasil, no período de agosto de 2023. Durante a pesquisa utilizou-se um instrumento de caracterização da amostra, além da Edmonton Frail Scale, do Hwalek-Sengstock Elder Abuse Screening Test (H-S/EAST), da Escala de Atividades Instrumentais de Vida Diária e do Índice de Independência em Atividades de Vida Diária, todos em sua versão adaptada transculturalmente para o contexto brasileiro. Resultados: houve predominância de idosos casados, com baixa escolaridade, aposentados e residentes com 1 a 3 pessoas. A maioria dos idosos é totalmente independente (52,4%), classificados como frágeis (57,3%) e em risco para violência (65,9%), predominante, em idosos parcialmente dependentes, frágeis e de baixa escolaridade. Conclusão: compreendeu-se a relação entre o risco de sofrer violência e os aspectos multifatoriais da pessoa idosa. A dependência funcional mostrou-se um fator importante, influenciando o risco de violência. Esse entendimento é crucial para estudos específicos e estratégias de prevenção, visando reduzir os riscos e índices de violência na pessoa idosa.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge 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 enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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