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Enregistrement W6958618446 · doi:10.6084/m9.figshare.9276659.v1

Evaluation of functional disability and associated factors in the elderly

2019· dataset· en· W6958618446 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2019
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCocoa and Sweet Potato Agronomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivities of daily livingActivities of daily livingSocioeconomic statusSocioeconomic statusPoisson regressionPoisson regressionDepression (economics)Depression (economics)Elderly peopleElderly people

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective: To estimate the prevalence and self-reported socio-demographic and health factors associated with functional disability in basic and instrumental activities of daily living among the elderly. Method: A cross-sectional study was carried out, based on a representative sample of elderly people receiving care at a reference unit in the north of the state of Minas Gerais. The data were collected in 2015. Demographic and socioeconomic variables, morbidity, hospitalizations in the previous year, frailty (Edmonton Frail Scale), geriatric depression (GDS-15), and functional disability (Katz Index, Lawton and Brody Scales) were analyzed. Multiple analysis was performed using Poisson regression with robust variance. Results: 360 elderly people aged 65 years and over participated in the study. The prevalence of functional disability for Basic Activities of Daily Living was 21.4% while for instrumental activities it was 78.3%. Functional disability in basic activities was higher among elderly males (p=0.03) who had suffered strokes (p=0.00) and were frail (p=0.00), while for instrumental activities it was higher among older elderly persons (p=0.04); who were illiterate (p=0.00), had less than five years of schooling (p=0.02); had depressive symptoms (p=0.00) and were frail (p=0.00). It was lower among elderly persons who lived alone. Conclusion: A high prevalence of functional disability was identified among the elderly for instrumental activities of daily living, demonstrating the need for an effective and immediate approach by health professionals, who should employ preventive care in order to tackle this problem.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil0,895

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1050,000

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,152 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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