A Short Physical Performance Battery (SPPB) como preditora da fragilidade em idosos residentes na comunidade
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The SPPB provides information about physical function and is a predictor of adverse events in the elderly. Frailty is a multidimensional syndrome that increases susceptibility to diseases and disability. However it may be possible to prevent or postpone frailty if is identified early. Our objective is to analyze SPPB s ability in screening for frailty a community-dwelling young elderly from cities with distinct socioeconomic conditions. Methods: Data were originated from community dwelling adults (65-74 years old) in Canada (Saint Bruno; n = 60) and Brazil (Santa Cruz; n = 64). SPPB was used to assess physical performance. Frailty was defined as the presence of ≥ 3 of these criteria: weight loss, exhaustion, weakness, mobility limitation and low physical activity. One point was given for each criterion met, totalizing a frailty score ranged from 0 to 5. The Linear Regression and Receiver Operating Characteristics analyses were performed to evaluate the SPPB s screening ability. Results: Mean age was 69.48, 10.0% of the Saint Bruno s sample and 28.1% of Santa Cruz s were frail (p = 0.001), the SPPB score means were 9.6 and 8.5 respectively (p = 0.01). SPPB correlated with the frailty score (R2 = 0.33), with better results for Saint Bruno. A cutoff of 9 in SPPB had good sensitivity and specificity in discriminating frail from non frail in Saint Bruno (AUC = 0.81) but showed fair results in Santa Cruz (AUC = 0.61). Conclusion: The SPPB has moderate ability in predicting frailty among older adult s population, and is an useful test to identify people with good functionality and low frailty when SPPB scores are ≥9
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».