Avaliação multidimensional da pessoa idosa em risco de violência
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: avaliar a associação entre o risco de violência e características multidimensionais da pessoa idosa. Método: pesquisa descritiva, de corte transversal e de abordagem quantitativa, realizada com 82 idosos. A pesquisa foi conduzida em uma policlínica na cidade de Queimadas-PB, Brasil, no período de agosto de 2023. Durante a pesquisa utilizou-se um instrumento de caracterização da amostra, além da Edmonton Frail Scale, do Hwalek-Sengstock Elder Abuse Screening Test (H-S/EAST), da Escala de Atividades Instrumentais de Vida Diária e do Índice de Independência em Atividades de Vida Diária, todos em sua versão adaptada transculturalmente para o contexto brasileiro. Resultados: houve predominância de idosos casados, com baixa escolaridade, aposentados e residentes com 1 a 3 pessoas. A maioria dos idosos é totalmente independente (52,4%), classificados como frágeis (57,3%) e em risco para violência (65,9%), predominante, em idosos parcialmente dependentes, frágeis e de baixa escolaridade. Conclusão: compreendeu-se a relação entre o risco de sofrer violência e os aspectos multifatoriais da pessoa idosa. A dependência funcional mostrou-se um fator importante, influenciando o risco de violência. Esse entendimento é crucial para estudos específicos e estratégias de prevenção, visando reduzir os riscos e índices de violência na pessoa idosa.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 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".