Fragilidade de idosos em vulnerabilidade social
Bibliographic record
Abstract
Resumo Objetivo: Identificar a relação entre fragilidade, características sociodemográficos e vulnerabilidade social de idosos cadastrados em um serviço de atendimento primário. Métodos: Trata-se de um estudo exploratório, comparativo e transversal, com abordagem quantitativa de investigação realizado com 247 idosos cadastrados em um serviço de atendimento primário, em um município do interior paulista. Utilizou-se questionário para caracterização sócio demográfica dos participantes e Escala de Fragilidade de Edmonton, para avaliar a fragilidade. A vulnerabilidade foi classificada segundo Índice Paulista de Vulnerabilidade Social. Os dados foram analisados de forma descritiva e inferencial. Todas as recomendações éticas foram respeitadas. Resultados: Houve prevalência de idosos frágeis pertencentes ao gênero feminino, com média de idade de 68,5 (dp=7,3) anos, baixa escolaridade e aposentados. Houve diferença estatisticamente significativa entre fragilidade e número de doenças relatadas (p<0,001). A fragilidade se correlacionou negativamente com a vulnerabilidade social (r=-0,043). Conclusão: Os resultados encontrados devem suscitar atenção aos gestores públicos para a necessidade de conhecer a fragilidade de idosos em contexto de vulnerabilidade social.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".