Fragilidade em idosos que vivem na comunidade: prevalência e fatores associados
Bibliographic record
Abstract
Fundamentos: Idosos que vivem na comunidade são propensos a desenvolver fragilidade, considerada como um estado clinicamente identificável que aumenta a vulnerabilidade a resultados adversos e prediz incapacidade e mortalidade na população idosa. Objetivo: Identificar a prevalência e fatores associados à fragilidade em idosos que vivem em uma comunidade. Método: Trata-se de um inquérito domiciliar transversal e analítico, de abordagem quantitativa realizado com 854 idosos que vivem na comunidade. A fragilidade foi mensurada pela Edmonton Frail Scale (EFS). A associação entre fragilidade e variáveis sociodemográficas e de condições clínicas foi mensurada pela análise múltipla por regressão logística. Resultados: A prevalência de fragilidade encontrada neste estudo foi de 12,3% (IC95%: 10,1 a 14,5). O modelo de regressão logística mostrou que as variáveis estatisticamente associadas à fragilidade foram: queda recorrente, uso de dispositivo para auxílio à marcha, polifarmácia, autopercepção ruim de saúde, dependência nas atividades básicas e instrumentais de vida diária. Conclusão: A prevalência de fragilidade em idosos foi baixa em comparação a outros estudos nacionais que empregaram a EFS. Os resultados indicaram múltiplos fatores associados à fragilidade modificáveis. Assim, a investigação da síndrome da fragilidade bem como dos seus fatores relacionados passíveis de prevenção são ações a serem incluídas na prática clínica.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".