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Fatores de risco para hipertensão arterial sistêmica em idosas de um centro de referência

2018· article· pt· W2803059895 on OpenAlexaff
Tainá Cristina Lara Assunção, Graziela De Carli, Ana Luisa Sant’Anna Alves, Daniela Bertol, Juliane Bervian, Marlene Doring, Marilene Rodrigues Portella, Helenice de Moura Scortegagna, Júlia Pancotte, Emanuelly Casal Bortoluzzi, Bernadete Maria Dalmolin

Bibliographic record

VenueCiência & Saúde · 2018
Typearticle
Languagept
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Regulation
Canadian institutionsQUAD Engineering (Canada)
Fundersnot available
KeywordsMedicineGerontology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introdução: Há evidência de que conforme os indivíduos envelhecem, as doenças crônicas não transmissíveis tornam-se as principais causas de morbidade, incapacidades e mortalidade em todo o mundo.Objetivo: Este trabalho buscou identificar fatores de risco para hipertensão arterial sistêmica em idosas de um Centro de Referência e Atenção ao Idoso.Materiais e Métodos: Este estudo transversal está aninhado no Estudo Longitudinal do Centro de Referência e Atenção ao Idoso (Elo-Creati). Os fatores de risco investigados foram: consumo de bebidas alcóolicas, uso de tabaco, história familiar de hipertensão arterial sistêmica, nível de atividade física e estado nutricional. Também foram investigadas variáveis demográficas e socioeconômicas. A análise dos dados foi realizada por meio de frequências absoluta e relativa simples e teste Qui-quadrado.Resultados: Foram avaliadas 313 idosas, sendo 262 (84,5%) de cor branca, a maioria com idade entre 60 a 69 (57,2%; n=179) anos e pertencente a classe econômica B (52,1%; n=162). Das idosas participantes deste estudo, 187 (59,9%) referiram a presença de hipertensão arterial sistêmica, e os fatores associados encontrados foram: classe econômica, IMC e nível de atividade física (p<0,05).Conclusão: Entre os fatores de risco estudados, destaca-se a presença de história familiar de hipertensão arterial sistêmica, excesso de peso e inatividade física. Assim, sugere-se ações dos órgãos públicos e setores privados no enfrentamento efetivo desta realidade.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.034
Threshold uncertainty score0.067

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.085
GPT teacher head0.414
Teacher spread0.329 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2018
Admission routes1
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