Prevalência de sintomas depressivos e fatores associados em idosos no norte de Minas Gerais: um estudo de base populacional
Bibliographic record
Abstract
Objetivo Avaliar a prevalência e os fatores associados aos sintomas depressivos em idosos não institucionalizados. Métodos Estudo transversal, analítico, de base populacional, cujos dados foram coletados entre maio e julho de 2013, em visitas domiciliares. Foi aplicado um questionário com variáveis sociodemográficas, comorbidades, utilização de serviços de saúde, escala de fragilidade (Edmonton Frail Scale), teste Timed Get Up and Go e a Escala de Depressão Geriátrica (Geriatric Depression Scale – GDS-15). Para análise estatística, as variáveis foram dicotomizadas. Conduziram-se análises bivariadas (teste qui-quadrado de Pearson) adotando-se nível de significância menor que 0,20 para inclusão das variáveis independentes no modelo múltiplo. O modelo final foi gerado por meio de análise de regressão logística múltipla e as variáveis mantidas apresentaram associação com sintomas depressivos em um nível de significância de 0,05 (p < 0,05). Resultados A prevalência de sintomas depressivos foi de 27,5%. As variáveis independentes associadas a sintomas depressivos foram: não ter companheiro (a) (OR = 1,81; IC 95% 1,214-2,713), não saber ler (OR = 1,84; IC 95% 1,19-2,836), percepção negativa sobre a própria saúde (OR = 2,12; IC 95% 1,373-3,256), tabagismo (OR = 2,31; IC 95% 1,208-4,431), alto risco de quedas (OR = 1,78; IC 95% 1,000-3,184) e fragilidade (OR = 2,38; IC 95% 1,510-3,754). Conclusões A alta prevalência de sintomas depressivos identificada entre idosos comunitários alerta para a necessidade de maiores cuidados com a população idosa.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".