Frailty, Nutrition, and Quality of Life in Urban-Dwelling Older Adults Facing Vulnerability: Observational Study in Primary Heath Care
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To analyze the association between vulnerability, nutritional aspects, frailty, and quality of life (QoL) in older adults receiving care from Primary Health Care (PHC) services in an urban area. Methods: This was a cross-sectional study conducted with community-dwelling older adults. The following instruments were used to assess the variables of interest: the Vulnerable Elders Survey (VES-13), Mini Nutritional Assessment (MNA), Edmonton Frailty Scale (EFS), and the Medical Outcomes Study Short Form-36 (SF-36). Statistical procedures included association analyses, Spearman’s correlation, and binary logistic regression to identify predictors of the outcome. Results: A total of 323 individuals participated in the study, of whom 148 (45.8%) were classified as vulnerable according to the VES-13. Vulnerability showed a moderate negative correlation with nutritional status (r = -0.38; p < 0.001). Frailty (EFS) and quality of life (SF-36) showed strong correlations, especially in domains related to physical and functional aspects (r > 0.49; p < 0.050). Binary logistic regression revealed frailty (EFS) as the main predictor of vulnerability (R² = 0.20; p < 0.001; OR = 1.35 [95% CI: 1.24–1.48]), with functional independence (R² = 0.25; p < 0.001; OR = 3.96 [95% CI: 2.74–5.73]) and functional performance (R² = 0.17; p < 0.001; OR = 3.21 [95% CI: 2.21–4.67]) being the domains that most strongly increased the odds of vulnerability. Conclusion: There was a significant association between vulnerability, nutritional status, frailty, and quality of life. More refined analyses highlighted frailty, particularly in its functional domains, as a key predictor of vulnerability among older adults.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».