Fatores associados aos desfechos cognitivos de idosos: segunda onda do estudo FIBRA - JF
Notice bibliographique
Résumé
O processo do envelhecimento pode acarretar um declínio cognitivo normal, porém, em alguns casos ele pode se apresentar de forma patológica. As características socioeconômicas, de idade, escolaridade, depressão e algumas atividades avançadas de vida diária (AAVD‘s) vêm sendo reconhecidas como um fator de risco para o declínio cognitivo patológico. O presente estudo é parte da segunda onda do estudo da Rede de Fragilidade em Idosos Brasileiros (FIBRA-JF), realizada após 10 anos da primeira onda (2009-20019), e tem como objetivo analisar os fatores de risco relacionados aos desfechos cognitivos de uma amostra de idosos previamente avaliados em estudos anteriores de Juiz de Fora – MG. Foram utilizados instrumentos de rastreio cognitivo, para avaliação do desempenho cognitivo da amostra na linha de base, e para a reavaliação foram aplicados o Montreal Cognitive Assessment (MoCA), o Informant Questionnaire on Cognitive Decline in the Elderly (IQCODE) e parte do questionário da Rede FIBRA adaptado aos objetivos específicos. As variáveis categóricas (idade; gênero; escolaridade; raça; avaliação subjetiva de saúde; depressão; fragilidade; MoCA; IQCODE e as AAVD‘s) foram descritas segundo a presença e ausência declínio indicado pelo MoCA. Já para as variáveis numéricas (escore total do MoCA: IQCODE; total do Mini Exame do Estado Mental (MEEM); idade total; anos de escolaridade) foram utilizadas para as médias totais. As variáveis de escolaridade e idade se associaram significativamente ao desempenho cognitivo dos idosos (p < 0,05), a depressão e algumas AAVD‘s. O estudo mostrou concordância com estudos anteriores, indicando que a escolaridade é um fator protetivo para o desempenho cognitivo, bem como os sintomas depressivos e a idade.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».