Fragilidade em pessoas idosas na comunidade: estudo comparativo de instrumentos de triagem
Bibliographic record
Abstract
Resumo Objetivo analisar a concordância entre as escalas de fragilidade Edmonton Frail Scale (EFS) e Índice de Vulnerabilidade Clínico Funcional (IVCF-20). Métodos estudo transversal durante o qual se aplicou, em domicílio, a Edmonton Frail Scale e o Índice de Vulnerabilidade Clínico Funcional para pessoas idosas cadastradas em unidades da Estratégia Saúde da Família de Montes Claros (MG) e selecionadas, aleatoriamente, por sorteio. Para avaliação da correlação e da concordância entre os instrumentos, foram calculados o coeficiente de correlação de Pearson e o Kappa ponderado, considerando-se três níveis de classificação da fragilidade, a saber: “robusto”, “em fragilização” e “frágil” para o IVCF-20 e “não frágil”, “vulnerável” e “frágil” para a EFS. Resultados Foram avaliadas 673 pessoas idosas, predominantemente pardas, com 60 a 74 anos e do sexo feminino. De acordo com o IVCF-20, 153 (22,7%) das pessoas idosas foram classificadas como “frágeis”, 195 (29%) “em fragilização” e 325 (48,3%) como pessoas idosas “robustas”. Conforme a EFS, 159 pessoas idosas (23,6%) foram classificadas como “frágeis”; 112 (16,6%) pessoas idosas “aparentemente vulneráveis” e 402 (59,7%) “sem fragilidade”. O coeficiente de correlação de Pearson foi 0,865 (p<0,001) e mostrou haver forte correlação positiva entre os instrumentos. A estatística Kappa apresentou valor de 0,532 (p=0,027) e revelou concordância moderada. Conclusão Os instrumentos avaliados apresentaram concordância moderada e forte correlação positiva, apesar das diferenças entre alguns dos seus componentes. Ambos se mostraram compatíveis para a avaliação de fragilidade em pessoas idosas no contexto da Atenção Primária à Saúde.
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 | 0.015 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| 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".