Escala de fragilidade de Edmonton: estudo de acurácia da detecção do idoso frágil
Bibliographic record
Abstract
Existem vários instrumentos para detecção da síndrome da fragilidade (SF), entre eles a escala de Fragilidade de Edmonton (EFE), que se fundamenta no conceito multidimensional da fragilidade, avaliando diferentes domínios, tais como cognição, estado de saúde, suporte social, entre outros. Poucos estudos avaliaram as propriedades psicométricas da EFE. No Brasil, alguns estudos utilizaram a EFE, porém há divergência no ponto de corte para identificar o idoso frágil. Objetivo: Investigar a acurácia da EFE para diagnóstico da fragilidade em idosos comunitários brasileiros. Materiais e Métodos: Estudo de acurácia com dois instrumentos de detecção da fragilidade: EFE e o Índice de Fragilidade Física (EFCHS) (padrão de referência). Os instrumentos foram aplicados em idosos atendidos em um centro de saúde no Brasil. Foram determinados a sensibilidade, especificidade, valores preditivos e área sob a curva ROC para a EFE. Resultados: A prevalência de fragilidade entre os 700 idosos participantes do estudo foi de 34,6% frágeis e de 34,43% pré frágeis e 44,7% frágeis e 24,1% pré frágeis de acordo com o EFCHS e EFE, respectivamente. A análise de concordância das duas escalas apresentou uma associação moderada (coeficiente Kappa de 0,66). Os valores de sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo e valor preditivo negativo da EFE foram, respectivamente: 95,04%; 81,88%; 73,5% e 96,9%. A área sob a curva ROC foi de 0,938 para o ponto de corte igual ou maior que 6. Conclusão: A EFE demonstrou ser um instrumento de excelente acurácia para a identificação do idoso frágil para idosos comunitários brasileiros, sendo sugerido o ponto de corte igual ou maior que 6 pontos.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| 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".