Uso de tecnologías de asistencia y fragilidad en adultos mayores de 80 años y más / Assisting technologies and frailty in aged 80 years and older / Uso de tecnologias de assistência e fragilidade em idosos de 80 anos ou mais
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Identificar y analizar la asociacion entre el uso de tecnologias de asistencia y la fragilidad en los adultos mayores mas viejos. Metodo: Estudio cuantitativo, descriptivo y de corte transversal realizado en Ribeirao Preto, Brasil, con 144 adultos mayores de 80 anos y mas, de ambos sexos que viven en la comunidad. Para la recolecta de datos fue utilizado el Instrumento del perfil demografico, la Escala de Fragilidad de Edmonton y el Instrumento de Tecnologia de Asistencia. Para el analisis de los datos se utilizo estadistica descriptiva y para la asociacion, la prueba exacta de Fisher con significacion p< 0.05. Resultados: Se observo predominio del sexo femenino, de viudos y de los que viven solos. De los entrevistados, el 77.4% usaban algun tipo de tecnologia de asistencia, destacandose el uso de lentes de medida, barras de apoyo y baston. En la evaluacion de la fragilidad, el 23.6% fueron categorizados con fragilidad leve, el 13.1% moderada y el 7.8% grave. A la asociacion se verifico significacion estadistica entre los diferentes niveles de fragilidad con el uso de tecnologia de asistencia como el uso de silla de ruedas, baston, andador y barras de apoyo. Conclusion: El uso de tecnologia de asistencia auxilia al adulto mayor fragil para mayor independencia funcional y autonomia en el desarrollo de sus actividades cotidianas.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 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".