FRAGILIDADE E CÂNCER NO IDOSO: DESAFIOS NA ESCOLHA TERAPÊUTICA
Notice bibliographique
Résumé
O envelhecimento populacional representa um dos maiores desafios contemporâneos para os sistemas de saúde, especialmente diante da elevação da incidência de doenças crônicas e degenerativas, como o câncer. Entre os idosos, o processo de adoecimento oncológico é marcado por alterações fisiológicas, funcionais e emocionais que ampliam a vulnerabilidade clínica e comprometem a resposta terapêutica. Nesse contexto, a fragilidade surge como uma condição determinante, caracterizada pela redução das reservas fisiológicas e da capacidade adaptativa, influenciando diretamente a escolha do tratamento e os desfechos clínicos. O presente estudo teve como objetivo analisar os desafios enfrentados na escolha terapêutica de pacientes idosos com câncer em condição de fragilidade, considerando aspectos clínicos, funcionais, psicológicos e éticos. Foi realizada uma revisão bibliográfica integrativa nas bases Google Acadêmico, SciELO, PubMed e bibliotecas virtuais, abrangendo publicações entre 2016 e 2025. Os resultados evidenciaram que a prevalência de fragilidade é elevada entre pacientes idosos oncológicos e está associada à idade avançada, múltiplas comorbidades, baixa escolaridade e sedentarismo. Observou-se, ainda, que a avaliação geriátrica ampla, o uso da Escala de Fragilidade de Edmonton e a introdução precoce dos cuidados paliativos contribuem para um tratamento mais seguro, ético e humanizado. Conclui-se que a integração entre oncogeriatria, cuidados paliativos e abordagem biopsicossocial é essencial para a promoção da autonomia, da dignidade e da qualidade de vida do idoso com câncer.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».