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Enregistrement W7074645187

Queda e sua relação com fatores sociodemográficos e de saúde em idosos de uma comunidade brasileira: estudo de seguimento

2016· article· pt· W7074645187 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAmericanae (AECID Library) · 2016
Typearticle
Languept
DomaineMaterials Science
ThématiqueGlass properties and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationContext (archaeology)Scale (ratio)Data collectionLimiting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

No decorrer do processo de envelhecimento há uma diminuição das habilidades físicas, psicológicas e sociais na pessoa o que aumenta o risco de sofrer de múltiplas síndromes, uma delas é a queda. O presente estudo é analítico, observacional de coorte retrospectivo com o objetivo de determinar a prevalência de queda em um seguimento de cinco anos em duas avaliações (2007/2008 - 2013) de idosos que vivem no domicílio e a sua relação com as variáveis sociodemográficas, doenças autorreferidas, número de medicamentos, estado cognitivo, síndrome da fragilidade e capacidade funcional. A pesquisa foi realizada na cidade de Ribeirão Preto, São Paulo, com população de idosos com 65 anos ou mais de idade. A amostra foi por conglomerado em duplo estágio sendo a amostra final de 515 idosos, sendo que a primeira etapa ocorreu de agosto de 2007 a março de 2008 e a segunda realizada de julho a dezembro de 2013. O instrumento utilizado para a coleta de dados foi composto por questões sociodemográficas; doenças autorreferidas e número de medicamentos; Mini Exame do Estado Mental (MEEM); avaliação da queda; Edmonton Frail Scale (EFS); Medida de Independência Funcional (MIF) e Escala de Lawton e Brody (AIVD). Foram pareadas as informações dos 262 idosos, sendo que houve predomínio do sexo feminino (66,4%), média da idade de 73,3 (dp=6,3) anos sendo que 56,9% foram categorizados como idoso mais jovem (70 - 79 anos), média de escolaridade de 5,0 (dp=4,9) anos e 49,2% eram casados. Verificou-se que em ambas as avaliações, o estado cognitivo diminuiu de 24,87 para 22,90 pontos com aumento do déficit cognitivo de 44,7 para 58,4%. Nas AIVD a média também diminuiu de 19,41 para 17,39 pontos, aumentando a dependência funcional de 44,7% para 66,1%. Quanto a MIF, a média diminui de 120,33 para 112,49 pontos com aumento da dependência de 4,2% para 15%. Verificou-se que a média da fragilidade aumentou de 4,16 para 6,53 pontos sendo que a categoria fragilidade aumentou de 17,5% para 50,4%. Por outro lado, a média das doenças autorreferidas diminuiu de 5,63 para 5,16 dos quais tanto na primeira como na segunda avaliação 5,7% não sofrem de doenças mas na primeira avaliação 46,2% sofrem mais de cinco doenças e na segunda 41,2%. Porém quanto ao consumo de medicamentos a média aumentou de 3,59 para 4,03, sendo que 22,5% na primeira avaliação consomem mais de cinco medicamentos e na segunda 28,6%. Em relação com o idoso que sofreu queda, na primeira avaliação 57 caíram e na segunda 99, a prevalência aumentou de 21,8% para 37,8%, sendo que em ambas as avaliações 82,5% e 73,7%, respectivamente, caíram da própria altura, trazendo consequências como fraturas, feridas e escoriações, além do medo de novas reincidências. Os idosos que sofreram queda apresentaram diminuição do estado cognitivo, maior fragilidade e incapacidade funcional com um aumento das doenças autorreferidas e número de medicamentos. Na associação da queda com as diferentes variáveis, verificou-se que no período do estudo, o número de doenças autorreferidas, o maior consumo de medicamentos e o aumento da fragilidade o idoso apresenta maior risco de queda. Conclui-se que a queda é uma síndrome que está relacionada com múltiplas causas (variáveis sociodemográficas e de saúde) o que leva a maior necessidade de implementar programas com planejamento para a prevenção de queda e suas consequências por meio da educação à população idosa e seus cuidadores

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,235 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2016
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Résumé présentoui

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