FATORES SOCIODEMOGRÁFICOS E DE SAÚDE ASSOCIADOS À FRAGILIDADE EM IDOSOS
Bibliographic record
Abstract
Identificar os fatores sociodemográficos e de saúde associados à fragilidade em idosos que buscam assistência em um serviço de pronto atendimento. Estudo quantitativo e transversal desenvolvido com idosos de idade igual ou maior a 60 anos e que apresentassem condições de deambulação com ou sem auxílio. Foram coletados dados sociodemográficos e avaliado os níveis de fragilidade pela Escala de Fragilidade de Edmonton. A análise dos dados ocorreu pela estatística descritiva e analítica. Dos 163 idosos, a maioria foi classificada como frágil (81,60%), onde 79 (59,40%) idosos apresentavam fragilidade severa. Os fatores de risco para a fragilidade após a análise multivariada foram idade, estado civil, arranjo domiciliar, renda mensal, uso de medicações, doenças infecciosas, neoplasias e internação no último ano. A identificação de um percentual elevado de idosos classificados como frágeis demonstra a importância da avaliação precoce e contínua dos idosos inseridos na sociedade, garantindo uma melhor abordagem sobre o tema na prática clínica e melhores desfechos da fragilidade.
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 | 0.003 |
| 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 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".