Síndrome da fragilidade e riscos para quedas em idosos da comunidade
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Objetivo Identificar a prevalência da Síndrome da Fragilidade em idosos e suas relações com o risco para quedas. Método Estudo clínico descritivo, transversal e analítico. Cento e um voluntários com mais de 60 anos, foram submetidos à avaliação audiológica, Dynamic Gait Index – Brazilian brief (DGI), Timed Up and Go(TUG) e Escala de Fragilidade de Edmonton (EFE) que determinaram, respectivamente, os limiares auditivos, síndrome da fragilidade, equilíbrio funcional e dinâmico e risco para quedas. Utilizou-se a distribuição percentual simples, o teste de Wilcoxon e de Correlação Bivariada com coeficiente de Pearson para a análise estatística. Foram adotados limites iguais inferiores a 1,0 e 5,0%. Resultados A EFE identificou 22,8% dos voluntários como frágeis e 22,8% como vulneráveis. O DGI e o TUG classificaram 34,6 e 84,1% de riscos para quedas. Ocorreu correlação significativa entre a EFE e o DGI (p<0,01), a EFE e o TUG (p<0,01) e o DGI e TUG (p<0,01). O coeficiente de Pearson entre EFE e o DGI, entre o EFE e o TUG e DGI e TUG foram -0,26, -0,41 e 0,46 respectivamente. Ocorreu associação entre DGI e TUG e idade (p<0,01). Não houve correlação entre a EFE com sexo e idade. Conclusão A fragilidade e pré-fragilidade foi identificada em uma parcela expressiva dos voluntários, sobretudo nos mais longevos. O equilíbrio funcional e o dinâmico se correlacionaram moderamente com fragilidade, o que demonstrou que a Síndrome da fragilidade aumenta o risco para quedas.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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 teacher head, 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".