Exercício físico na prevenção de quedas do idoso da comunidade: revisão baseada na evidência
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A prevenção de quedas do idoso é um urgente desafio de saúde pública. O exercício físico tem-se comprovado uma intervenção preventiva eficaz. Objetivo: Rever a evidência científica mais recente, relativa à recomendação do exercício físico na prevenção de quedas do idoso da comunidade. Identificar modalidade física e regimes de frequência com maior benefício. Métodos: Efetuou-se uma pesquisa bibliográfica, utilizando os termos MeSH “aged”, “accidental falls/prevention and control” e “exercise”, nas bases de dados PubMed, Cochrane Library, National Guideline Clearinghouse, Canadian Medical Association, Evidence based Medicine e NICE Evidence Search, nos últimos 5 anos. Foram incluídos artigos que avaliassem o exercício como intervenção isolada na prevenção de quedas do indivíduo da comunidade, com ≥60 anos. Resultado avaliado: incidência de quedas. Resultados: De 637 potenciais artigos, 4 cumpriam critérios de inclusão: 2 ensaios clínicos aleatorizados controlados (ECACs), 1 estudo coorte e 1 meta-análise (MA). Globalmente, os resultados demonstram um efeito protetor do exercício físico. A MA obteve uma razão de taxas de incidência (RTI) de 0,79 (p<0,001), com o treino de equilíbrio (RTI=0,85, p=0,04) e maior dose semanal (RTI=0,77, p=0,03) a demonstrarem-se mais efetivos. Contrariamente, um ECAC demonstrou superioridade na marcha. O estudo coorte revelou maior benefício em participações ≥3 anos (RTI=0,90; p=0,03). Conclusão: O exercício físico é efetivo na prevenção de quedas do idoso da comunidade. Treinos de equilíbrio e práticas semanais ≥3 horas demonstraram melhores resultados (SORT A). A sua manutenção deve ser incentivada a longo prazo (SORT B).
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 | 0.018 | 0.058 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".