Femur fracture: causes and profile of hospitalized elderly in Pelotas/RS, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Femur fracture is among the most common traumatic injuries in the elderly population, it presents a high mortality rate in the first year after fracture, it causes loss of functional capacity, resulting in about half of the elderly being unable to walk and in a quarter the need of extended care at home. The main objective of this research was to describe the causes of femur fractures and the profile of older adults with a diagnosis of femur fracture, hospitalized by SUS in the city of Pelotas / RS, Brazil. We opted for a cross-sectional descriptive study with elderly people who had femur fractures and were hospitalized in the Santa Casa de Pelotas Hospital, from February to August 2012. The variables were: Socioeconomic, demographic, and related to health / illness, besides the Mini Mental State Examination (MMSE). We interviewed 50 individuals, 39 women and 11 men. From the elderly fractured, mostly were white, retired, widowed, could read and write, and living with someone. Morbidity was prevalent hypertension with 56% of the sample, the majority reported continuous use of drugs and physical inactivity. The predominant mechanism of injury was falls occurred in the home of the elderly, and 78% of the elderly reported difficulty in walking before fracture. Regarding the tracking signs of dementia, 84% of elderly patients with femur fractures had cognitive impairment. Through the results presented in this research, and the aging of the population living in Brazil and in the city of study, it is relevant falls prevention campaigns among the elderly, with consequent promotion of improvement in the quality of life in 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 | 0,001 | 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 ».