Impacto del soporte social sobre la movilidad limitada en personas mayores de comunidades altoandinas peruanas
Bibliographic record
Abstract
Objetivo. Determinar si existe relación entre la movilidad física y la falta de soporte social en personas mayores que viven en comunidades altoandinas de Perú. Métodos. Estudio observacional, analítico y retrospectivo a partir de la base de datos de una investigación previa de corte trasversal con información de 449 personas de 60 años o más participantes en el proyecto ANDES-FRAIL. La variable dependiente fue la movilidad, evaluada según el instrumento Short Physical Performance Battery; la variable independiente fue el soporte social, evaluado mediante un ítem del cuestionario de fragilidad de Edmonton. Como covariables se utilizaron parámetros sociodemográficos, comorbilidades, el número de fármacos de consumo habitual y los puntajes recibidos en varios instrumentos: el índice de Barthel para determinar la funcionalidad en personas mayores, el cuestionario de Yesavage para evaluar la depresión en ancianos, entre otros. Se calcularon las frecuencias y los porcentajes de las variables categóricas. Se elaboró un modelo ajustado con las variables que resultaron estadísticamente significativas en el análisis de regresión logística bifactorial. Resultados. La frecuencia de movilidad limitada en la población estudiada fue 58,6% (n = 263) y la de inadecuado soporte social fue 58,1% (n = 261). Los participantes con inadecuado soporte social tuvieron una frecuencia de movilidad limitada del 70,7% (n = 186). Según el modelo de regresión ajustado, el soporte social inadecuado incrementaría en 2,5 veces (IC95%: 1,3-4,5) las probabilidades de tener movilidad limitada, independientemente de las covariables confusoras. Conclusiones. La falta de apoyo social está asociada con la movilidad limitada de las personas mayores que habitan en comunidades altoandinas peruanas.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".