Fatores associados à fragilidade em uma população de idosos da comunidade
Notice bibliographique
Résumé
"OBJETIVO: Analisar se fatores demográficos e socioeconômicos e fatores referentes à saúde e aos serviços de saúde estão associados à fragilidade em idosos comunitários. MÉTODOS: Estudo transversal com 339 idosos (60 anos ou mais) residentes em Juiz de Fora, MG, em 2015. Foi realizado inquérito domiciliar e a fragilidade foi avaliada por meio da Escala de Fragilidade de Edmonton. Para a análise dos fatores associados ao desfecho, foi construído um modelo teórico de determinação com três blocos hierarquizados: bloco 1, com características demográficas e socioeconômicas; bloco 2, saúde do idoso (dividido em três subníveis: 2.1 variáveis de saúde referidas; 2.2 variáveis de saúde autopercebidas e 2.3 síndromes geriátricas); e o bloco 3, com características referentes aos serviços de saúde. As variáveis foram ajustadas entre si dentro de cada bloco; aquelas com nível de significância ≤ 0,20 foram incluídas no modelo de regressão de Poisson e ajustadas ao nível superior ao seu, considerando o nível de 5% de significância. RESULTADOS: A prevalência de fragilidade entre os idosos foi de 35,7% (IC95% 30,7–40,9). 42,2% não apresentaram fragilidade; 22,1% eram aparentemente vulneráveis. Entre os frágeis, 52,9% apresentaram fragilidade leve, 32,2% fragilidade moderada e 14,9% fragilidade grave. Fragilidade associou-se com dificuldade para andar, necessidade de dispositivo auxiliar para locomoção, presença de cuidador, transtornos depressivos e dependência funcional para realização das atividades instrumentais de vida diária. CONCLUSÕES: A fragilidade é frequente entre a população idosa e está associada a variáveis de saúde dos 3 subníveis que compõe o bloco 2 do modelo teórico hierárquico de determinação: variáveis de saúde referidas; variáveis de saúde autopercebidas e síndromes geriátricas."
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».