Quedas em idosos não institucionalizados no norte de Minas Gerais: prevalência e fatores associados
Bibliographic record
Abstract
"Objetivo: Estimar a prevalência de quedas e os fatores associados em idosos não institucionalizados. Métodos: Estudo transversal com amostra de base populacional de idosos não institucionalizados em cidade polo do norte de Minas Gerais. Foram conduzidas entrevistas nos domicílios por equipe especialmente treinada utilizando instrumentos validados. Investigou-se a associação entre a ocorrência de quedas e variáveis demográficas, socioeconômicas e relacionadas à saúde. Após análise bivariada, as variáveis associadas até o nível de 20% foram analisadas conjuntamente por meio de regressão logística, assumindo-se nessa fase o nível de significância de 5%. Resultados: A população avaliada era predominantemente feminina, casada e com baixa escolaridade. A prevalência de quedas foi de 28,4%. Os fatores que se mostraram associados à ocorrência de quedas foram: sexo feminino (OR=1,67; IC95%:1,13-2,47); a autopercepção negativa da saúde (OR=1,49; IC95%:1,02-2,20); comprometimento da mobilidade funcional (teste Timed Up and Go > 20 segundos) (OR=1,66; IC95%:1,02- 2,74); o registro de internação nos 12 meses precedentes (OR=1,82; IC95%:1,17-2,84); e fragilidade aferida pela Edmonton Frail Scale (OR=1,73; IC95%:1,14-2,64). Conclusões: A prevalência de quedas mostrou-se elevada para a população estudada e relacionada especialmente às condições de saúde dos idosos."
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".