Profile of elderly people hospitalized in general intensive care units in Rio Grande, southern Brazil: results of a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
At the end of the first quarter of this century, Brazil will have the sixth largest population for people aged 60 years or more worldwide. This will increase the demands on health services for this sector. This study aimed at assessing the profile of patients in this age group who were admitted to intensive care units (ICU) in the city of Rio Grande, Southern Brazil. A cross-sectional survey was carried out between April/2007 and March/2008 in the two local hospitals. Family members answered a standardized questionnaire that collected data about demographic and socioeconomic characte- ristics, household conditions, use of health services and current clinical conditions. Among the 213 elderly people included in this study, 90% came from Rio Grande, were married, aged 70 years or more, had at least five years of schooling, earned two or more minimum wages, were owners of their hou- se and did not have private health insuran- ce; 88% had a medical appointment in the previous six months and 56% were admitted to a hospital in the previous 12 months; half of them were unconscious when they were admitted in the ICU; three quarters of them needed mechanical ventilation and 45% died within the first eight days after hospital admission. This study identified some socioeconomic and environmental characteristics and health care needed by elderly people admitted to the ICU. This information can be used to set up preventive programs and to promote adequate clinical management among this population.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».