Avaliação da síndrome da fragilidade no peri-operatório de cirurgia cardiovascular e adaptação transcultural da Clinical Frailty Scale Classification Tree ao português brasileiro
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: A identificação da Síndrome da Fragilidade (SF) possui grande aplicabilidade clínica, com potencial para nortear condutas, predizer desfechos, auxiliar na definição de objetivos de tratamento, no gerenciamento e alocação de recursos. Atualmente, existem mais de 50 instrumentos de avaliação e triagem da SF disponíveis, em diferentes idiomas, porém, apenas nove instrumentos foram adaptados ao contexto brasileiro. O conhecimento e a disponibilidade de ferramentas validadas são fundamentais para a adequada avaliação da SF. Objetivo: Estudo 1 (E1): Identificar e descrever as ferramentas de triagem e avaliação, utilizadas no ambiente hospitalar, para identificar a SF em adultos e idosos submetidos ou aguardando cirurgias cardiovasculares. Estudo 2 (E2): A) Adaptar transculturalmente para o português brasileiro, a Clinical Frailty Scale (CFS) Classification Tree e os CFS Health Questionnaires e B) Avaliar propriedades de medida da versão brasileira da CFS Classification Tree e dos CFS Health Questionnaires. Métodos: E1: Revisão de escopo, conduzida de acordo com as recomendações atuais e apresentada seguindo o checklist PRISMA-ScR, com base em estudos observacionais e ensaios clínicos, publicados na íntegra a partir de 2001, que relataram instrumentos de triagem e/ou avaliação da SF em adultos e idosos aguardando ou submetidos a cirurgias cardiovasculares. E2: Estudo metodológico para adaptação transcultural, seguido de estudo observacional para avaliação de propriedades de medida. A coleta de dados ocorreu em dois dias, por dois avaliadores distintos, permitindo a análise da confiabilidade teste-reteste e interavaliador, além da validade de critério. Análise estatística: E1: Estatística descritiva com dados quantitativos apresentados em média e desvio padrão, e dados qualitativos em frequência absoluta e relativa. E2: A distribuição dos dados foi avaliada pelo teste de Kolmogorov–Smirnov. O coeficiente de correlação intraclasse (ICC2,1) foi utilizado para determinar a confiabilidade interavaliadores e teste-reteste, e o coeficiente de correlação de Spearman para a validade de critério. Adotou-se nível de significância estatística de 5% para todas as análises. Resultados: E1: A busca recuperou 893 referências; após remoção das duplicatas, triagem de títulos e resumos, e leitura de texto completo, 19 artigos foram selecionados com um total 5.205.243 participantes cardiocirurgicos. Nestes estudos, quinze diferentes ferramentas foram usadas para avaliação da SF, porém apenas 2 dos instrumentos utilizados foram desenvolvidos para utilização no contexto das cirurgias cardiovasculares.E2: As duas versões do CFS Health Questionnaire, bem como a CFS Classification Tree foram submetidas ao processo de tradução e adaptação transcultural. A versão brasileira dos instrumentos apresenta alta confiabilidade teste-reteste (ICC 0,904 [IC95% 0,848 – 0,940]; p<0,001), e interobservador (ICC 0,833 [IC95% 0,745 – 0,893]; p<0,001). A validade de critério foi considerada adequada, pois as duas versões do CFS Health Questionnaire e a Escala de Fragilidade de Edmonton apresentaram correlações moderadas e significativas (rho 0,695; p<0,001). Conclusão: E1: Apenas duas ferramentas foram desenvolvidas especificamente para avaliação da SF no cenário das cirurgias cardiovasculares, porém, as demais ferramentas relatadas demonstraram capacidade de prever desfechos neste cenário. E2: A CFS Classification Tree e os CFS Health Questionnaires foram traduzidos e adaptados de maneira satisfatória. A versão brasileira dos instrumentos é válida e apresenta alta confiabilidade para avaliação da fragilidade em pessoas idosas no ambiente ambulatorial.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».