PREVALÊNCIA DE SARCOPENIA E FATORES ASSOCIADOS EM IDOSOS INSTITUCIONALIZADOS: UMA REVISÃO SISTEMÀTICA
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: O objetivo deste estudo foi realizar uma revisão sistemática sobre a prevalência de sarcopenia e fatores associados em idosos institucionalizados. Estratégia de Pesquisa: Esta revisão foi delineada de acordo com as recomendações propostas pelo checklist MOOSE, após registro do protocolo com o PROSPERO (CRD42018109485). Consultaram-se as bases de dados Medline, SciELO, LILACS, SCOPUS, Web of Science, ScienceDirect, Oxford Journals e Directory of Open Access Journals, usando os descritores “Sarcopenia”, “Homes for the Aged” e “Aged” (MeSH), sem limitação de tempo, linguagem ou tipo de acesso. Critérios de Seleção: Obrigatoriamente, foram selecionados estudos transversais, realizados com idosos institucionalizados, que verificaram a prevalência de sarcopenia neste contexto (sarcopenia como variável dependente). Estudos fora destes critérios foram excluídos. Resultados: Foram encontrados 288 artigos, dos quais treze foram incluídos. A prevalência de sarcopenia foi de 46,15±18,5% (20,9-85,4%) e os principais fatores associados foram o baixo índice de massa corporal, a desnutrição, o aumento da idade e o sexo (masculino e feminino), respectivamente. A Escala Newcastle-Ottawa identificou nove estudos com alta qualidade equatro estudos com moderada qualidade metodológica. Conclusão: Esta revisão demonstra que a prevalência de sarcopenia em idosos nstitucionalizados é alta, com grande variabilidade e está associada, principalmente, ao déficit nutricional, ao aumento da idade e ao sexo. Ainda, há uma necessidade de padronizar consensos e avaliações para esta população, bem como instruir dirigentes, profissionais de saúde e familiares destes idosos sobre a sarcopenia e suas complicações.
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 | 0.032 | 0.054 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.026 | 0.023 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".