AVALIAÇÃO DA FRAGILIDADE DE DOENTES RENAIS CRÔNICOS EM TRATAMENTO DE HEMODIÁLISE
Bibliographic record
Abstract
Este estudo teve como objetivo avaliar a presença e o grau de fragilidade de doentes renais crônicos em tratamento de hemodiálise estratificado por sexo, idade, prática de atividade física e fisioterapia.A fragilidade foi avaliada por meio de três questionários, sendo eles Edmonton Frail Scale, Índice de Vulnerabilidade Clínico Funcional-20 (IVCF-20) e Survey of Health Ageing and Retirement in Europe (Share-FIx).Os dados foram analisados por intermédio de média, desvio padrão, percentual, teste "t" student, Qui-quadrado de Pearson, Análise de Variância (Anova) e análise de resíduos ajustados.A amostra foi composta de 94 pacientes em tratamento de hemodiálise, quando foi possível identificar a presença de fragilidade mediante os três questionários utilizados, com uma prevalência entre 60,6 a 86,2%.A fragilidade apresentou correlação apenas com gênero e idade.Conclui-se que a amostra estudada apresentou fragilidade principalmente nos graus de moderada a severa, posto que quanto maior a idade maior a severidade da fragilidade.Sugere-se a realização de novos estudos a fim de identificar precocemente a síndrome de fragilidade, possibilitando intervenções preventivas em doentes renais crônicos.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 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".