Efeitos da utilização de probióticos em idosos institucionalizados: ensaio clínico randomizado
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A microbiota intestinal afeta a saúde, principalmente em idosos, devido a \nsua relação com a modulação da imunidade inata, a sarcopenia e a função cognitiva. \nObjetivo: Avaliar o efeito do consumo de probióticos nas características clínicas e \nantropométricas, força de preensão manual e capacidade cognitiva em idosos \ninstitucionalizados durante 12 semanas. Método: Trata-se de um estudo prospectivo \nlongitudinal randomizado triplo-cego. Foram incluídos 20 participantes de ambos os \nsexos residentes de uma Instituição de Longa Permanência para Idosos particular na \ncidade de São Paulo. Os participantes foram aleatoriamente distribuídos em grupo \ncontrole (placebo), e grupo experimental que foi suplementado com probióticos \ncomerciais contendo Bifidobacterium lactis e Lactobacillus acidophillus por 12 semanas. \nDois participantes do grupo controle foram excluídos em função da necessidade de \ninternação hospitalar. Todos os participantes foram avaliados em dois momentos, pré e \npós suplementação. Foi aplicado um questionário sociodemográfico, características \nclínicas, medidas antropométrica, força de preensão manual (dinamômetro de mão \nJamar®) e capacidade cognitiva pelo questionário Mini Exame do Estado Mental (MEEM) \ne Montreal Cognitive Assessment- Basic (MoCA-B). Resultados: Os dados da \ncaracterização da amostra, demonstraram que os grupos foram homogêneos. Para \navaliar os efeitos da suplementação de probióticos foi calculado o delta variação de cada \nvariável (pós-pré), apresentado por mediana e realizado o teste comparativo. Não houve \ndiferença referente às características clínicas, medidas antropométricas, força de \npreensão manual (p=0,40) e na capacidade cognitiva pelo MEEM (p=0,73) e MoCA-B \n(p=0,89). Considerações finais: O estudo apresentou algumas limitações \nmetodológicas importantes, como o tamanho amostral e possível viés na avaliação na \ncoleta de dados. A suplementação de probióticos não demonstrou influenciar nos \nparâmetros avaliados. Entretanto, estes achados devem ser melhor investigados com \nestudos que corrijam estas limitações descritas, para que os dados possam ser \nextrapolados para a população idosa institucionalizada.
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 | 0.008 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".