Comparação da fragilidade em pessoas idosas longevas pelo Índice de Vulnerabilidade Clínico-Funcional-20 (IVCF-20) e pela Edmonton Frail Scale (EFS)
Bibliographic record
Abstract
Resumo Objetivo Comparar os escores do Índice de Vulnerabilidade Clínico-Funcional-20 (IVCF-20) e da Edmonton Frail Scale (EFS) entre pessoas idosas com 80 anos ou mais de idade que vivem na comunidade, considerando a prevalência e o grau de concordância. Método Trata-se de estudo transversal, aninhado a uma coorte de base populacional. A amostragem na linha de base foi probabilística, por conglomerados, em dois estágios. No primeiro, utilizou-se como unidade amostral o setor censitário. No segundo, definiu-se o número de domicílios segundo a densidade populacional de pessoas idosas. Foram determinados a sensibilidade, a especificidade e os valores preditivos. A estatística Kappa analisou o grau de concordância entre os instrumentos. Resultados Foram avaliadas 92 pessoas idosas longevas. A prevalência do alto risco de vulnerabilidade clínico-funcional, considerado pessoa idosa frágil, foi de 45,7% pelo IVCF-20 e a prevalência de fragilidade pela EFS foi de 44,6%. Os valores de sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo e valor preditivo negativo foram, respectivamente, 88,23%, 87,80%, 90,0% e 85,71%. A acurácia foi de 88,04%. A estatística Kappa foi 0,759 (p<0,001). Conclusão Os instrumentos IVCF-20 e EFS possuem boa acurácia e concordância forte, quando aplicado em pessoas idosas longevos que vivem na comunidade. A identificação da fragilidade foi superior, quando utilizado o IVCF-20. O resultado indica que os instrumentos avaliados possuem similaridade na prevalência da fragilidade em pessoas idosas longevas comunitárias.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| 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".