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Record W7026629167

Associação entre fragilidade e tempo de velocidade da marcha em idosos hospitalizados

2018· other· pt· W7026629167 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueLume (Universidade Federal do Rio Grande do Sul) · 2018
Typeother
Languagept
FieldEnvironmental Science
TopicAtmospheric aerosols and clouds
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPoison controlElderly peopleBody weight
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

INTRODUÇÃO: O crescente aumento da população idosa é uma realidade mundial. Em consequência, constata-se o aumento das doenças crônicas não transmissíveis, principalmente, no Brasil, condição que impõe longos tratamentos, hospitalizações, elevado consumo de medicamentos por parte de pessoas idosas, o que pode provocar alteração no estado cognitivo, no equilíbrio e desestabilizar a marcha aumentando o risco de sofrer eventos que determinam a redução da funcionalidade, aumento dos riscos para complicações específicas e propiciar o surgimento das chamadas síndromes geriátricas, destacando a Síndrome da Fragilidade no idoso (SFI). Há duas grandes vertentes internacionais de estudos sobre fragilidade, uma delas se deriva de grupos canadenses que reforçam a multidimensionalidade da síndrome envolvendo a avaliação de elementos como cognição, humor e suporte social, outros grupos norte-americanos consideram a fragilidade como uma síndrome fortemente biológica, e propuseram para sua identificação um fenótipo com cinco indicadores: perda de peso não intencional, autorrelato de fadiga, diminuição da força de preensão, redução da atividade física e diminuição da velocidade da marcha. Para a avaliação da fragilidade no idoso pode-se utilizar algumas escalas de avaliação global de saúde como a Escala de Fragilidade de Edmonton (EFE). Trata-se de um instrumento desenvolvido na Universidade de Alberta, em Edmonton no Canadá em 2006, cuja finalidade é detectar fatores de risco e apontar indicadores de fragilidade (ROLFSON et al., 2006; BERGMAN et al., 2004). Na investigação do desempenho funcional que representa um dos domínios da EFE avalia-se o tempo de velocidade da marcha que vem sendo apontado como o preditor de fragilidade mais confiável, prático e de baixo custo. A dificuldade na marcha associada à fragilidade pode provocar isolamento, sarcopenia e incapacidade para realizar atividades da vida diária. OBJETIVO GERAL: Analisar associação entre Síndrome da Fragilidade e tempo de velocidade da marcha em idosos hospitalizados. MÉTODO: Estudo transversal, retrospectivo, do tipo correlacional descritivo, aninhado a estudo primário, cuja amostra foi constituída por 395 idosos internados nas unidades de internação médica e cirúrgica. COLETA DE DADOS: utilizado Banco de Dados do estudo principal desenvolvido de 2010 a 2012. Foram capturados dados sociodemográficos, dados sobre os níveis de fragilidade e dados acerca da medida do tempo de velocidade da marcha. ANÁLISE: realizada com base na estatística descritiva para as características sociodemográficas e, posteriormente, foi aplicado o teste Qui-quadrado de Fischer para verificar a associação entre as variáveis níveis de fragilidade e tempo de velocidade da marcha obtidos pela EFE. O intervalo de confiança escolhido corresponde a 95% (α ≤ 0,05). ASPECTOS ÉTICOS: projeto principal intitulado “Fatores de risco para a fragilidade em idosos hospitalizados: contribuições para o diagnóstico de enfermagem ‘Risco para a Síndrome da fragilidade no idoso” aprovado pelo CEP/HCPA nº 100172. RESULTADOS: A média de idade dos pacientes analisados foi de 69,73 anos com desvio padrão de ± 7,23 anos, 62,8% eram do sexo masculino. Quanto aos níveis da SFI: 28,9% dos sujeitos não apresentaram a síndrome, 26,3% foram identificados como aparentemente vulneráveis, 20,8% com fragilidade leve, 13,4% com fragilidade moderada e 10,6% apresentaram a síndrome em nível severo. Na associação entre níveis de fragilidade e dados do perfil sociodemográfico, verificou-se associação estatisticamente significativa entre as variáveis: sexo feminino e o nível de fragilidade moderada (p=0,031); situação conjugal sem companheiro e os níveis fragilidade moderada e severa (p=0,014); idade entre 60 e 69 anos e ausência de fragilidade (p=0,014); nenhuma escolaridade e fragilidade severa e mais de 9 anos de estudo com ausência de fragilidade (p<0,001); renda familiar mensal de 1 a 2 salários mínimos com os níveis fragilidade moderada e severa (p=0,014). Quanto à associação entre níveis de fragilidade e o tempo de velocidade da marcha foi evidenciada significância estatística (p<0,001) entre fragilidade moderada 60,4% e severa 78,6% com o tempo maior de 20 segundos para realização do teste de marcha. Destaca-se que entre 44,8% dos idosos classificados com fragilidade leve, moderada e severa 25,5% concluíram o teste em mais de 20 segundos, caracterizando lentidão ao caminhar. Também foi significativa (p<0,001) a associação entre ausência de fragilidade 47,7% e o tempo de conclusão do teste de 0 a 10 segundos. CONCLUSÃO: os dados permitem concluir que existe relação estatística entre maior grau de fragilidade e velocidade da marcha diminuída, corroborando com achados internacionais que demostraram a importância de valorizar a marcha como potencial preditor do 6 estado de saúde do idoso, podendo ser definida como o “sexto sinal vital”. Nesse sentido recomenda-se ao enfermeiro a proceder a avaliação do tempo de velocidade da marcha, de forma isolada, ou como parte de uma avaliação global, tendo em vista que o idoso pode estar em condição pré-frágil, com fragilidade leve, moderada ou severa, situações em que com introdução de intervenções preventivas poderá evitar a ocorrência da síndrome ou promover a reversão ou estadiamento do evento.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.016
Threshold uncertainty score0.033

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.212
Teacher spread0.206 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2018
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