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Enregistrement W7120456103

Occurrence of falls and fear of falling in the elderly: associations with cognitive, physical performance and functional training achievements

2023· dissertation· pt· W7120456103 sur OpenAlexaboutno aff
Amanda Vido

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2023
Typedissertation
Languept
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésFear of fallingBerg Balance ScaleBalance (ability)Physical activityFunctional trainingCognitionPhysical exerciseActivities of daily living
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este estudo teve como objetivo geral analisar a associação do medo de cair e o histórico de quedas com o desempenho cognitivo, físico e funcional de idosos e, verificar os efeitos de um modelo de treinamento funcional em circuito (método FEC- Functional exercise circuit) dessas variáveis em mulheres idosas fisicamente independentes. A presente dissertação conta com dois estudos apresentados em dois artigos científicos: Artigo 1, um estudo Transversal e Artigo 2 um Ensaio Clínico não Randomizado. Foram avaliados 169 idosos, que foram distribuídos em 130 mulheres idosas para o Artigo 1, e 50 idosas para o Artigo 2. As características sociodemográficas e histórico de quedas foram avaliados por meio de questionário criado especificamente para o estudo, o nível socioeconômico foi avaliado pelo questionário Critério Brasil. Os indicadores de saúde foram verificados por meio do índice de comorbidade de Charlson, Edmonton Frail Scale(EFS), questionário SARC-F e Escala de Depressão Geriátrica (EDG). O medo de cair foi avaliado pela Escala Internacional de Eficácia de Quedas – FES-I. Para verificar o desempenho cognitivo foi utilizado a Avaliação Cognitiva de Montreal (MoCA). Para avaliação antropométrica foram utilizadas as medidas de estatura e peso para cálculo do índice de massa corporal (IMC). O desempenho físico e funcional foi avaliado pelos testes velocidade de marcha de 4 metros (VM), agilidade e equilíbrio dinâmico da AAHPERD, força de preensão palmar (PM), sentar e levantar da cadeira em 5 repetições (SL), caminhada de 6 minutos (TC6) e pontuação do SPPB. Ainda, o pico de torque muscular foi avaliado por um dinamômetro isocinético BIODEX e o controle postural por uma plataforma de força da EMG-Sistems. Os resultados do Artigo 1 apresentaram que o grupo de idosas com ocorrência de quedas, tiveram maior pontuação nos questionários EFS, Charlson, MoCA e SARC-F e maior tempo de execução do teste de agilidade em comparação ao grupo sem ocorrência. O grupo com alto medo de cair também apresentaou maior pontuação nos questionários SARC-F e EFS, e maior tempo no teste de agilidade em comparação ao grupo com baixo medo de cair. Os resultados do Artigo 2 mostraram um efeito da interação, em que o grupo treinamento diminuiu o escore no EDG, menores tempos nos testes VM e SL e aumentou a distância percorrida no TC6. No controle postural foi identificado um efeito de interação nas variáveis Velocidade AP e Velocidade ML (p<0,001) na condição bipodal olhos abertos, em que o grupo GC mostrou menor oscilação. Conclui-se que a ocorrência de quedas e o medo de cair são fatores associados a fragilidade e sarcopenia, e que afetam o desempenho funcional. Além disso, o treinamento funcional FEC foi capaz de promover mudanças em variáveis que atuam no medo de cair, principalmente de variáveis que exigem do controle de marcha e equilíbrio em apenas 36 sessões.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,264 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2023
Routes d'admission1
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