Fragilidade e qualidade de vida de idosos com doença renal crônica
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A expectativa de vida dos brasileiros cresce a cada ano; com isso, os idosos vivem mais, e fatores como, Hipertensão Arterial Sistêmica, Diabetes mellitus e o próprio processo de envelhecimento os tornam suscetíveis à doença renal crônica (DRC). Com a DRC, esses idosos têm maiores chances de desenvolverem a fragilidade e terem consequências desfavoráveis na Qualidade de Vida (QV). Objetivo geral: Analisar a relação entre as variáveis independentes (fragilidade, características sociodemográficas e clínicas) e a variável desfecho (QV) de idosos com DRC em tratamento conservador, hemodiálise (HD) e diálise peritoneal (DP). Material e método: Trata-se de uma pesquisa quantitativa, descritiva e transversal. Participaram idosos com 60 anos ou mais, com DRC em tratamento conservador, HD ou DP, que estavam, no mínimo, há seis meses em tratamento e em acompanhamento em um hospital público de Ribeirão Preto-SP. A coleta de dados ocorreu de outubro/14 a março/15, utilizando-se os seguintes instrumentos: de caracterização sociodemográfica, econômica e clínica adaptado; para avaliar a fragilidade, a Edmonton Frail Scale (EFS); para avaliar a QV, o WHOQOL-BREF e WHOQOL-OLD; para avaliar a cognição, o Mini-Exame do Estado Mental (MEEM). Foram realizadas análises estatísticas descritivas, teste de correlação de Spearman e análise de variância multivariada (MANOVA) para as variáveis de interesse. O nível de significância adotado foi de 5%. O projeto foi aprovado por um Comitê de Ética em Pesquisa com seres humanos com CAAE número 34923214.0.0000.5393; seguiu-se as recomendações da Resolução CNS 466/2012. Resultados: Participaram 77 idosos, sendo 35 em tratamento conservador, 14 em DP e 28 em HD. A maioria era homem (41; 53,2%) e tinha companheiro(a) (51; 66,2%). A média dos escores de fragilidade entre os tratamentos foi: tratamento conservador (7,71±3,10); DP (6,79±2,72) e HD (7,36±2,92). No WHOQOL-BREF, os domínios relações sociais e físico obtiveram maior e menor escores médios, respectivamente, (68,93±17,48) e (55,44±14,11). O WHOQOL-OLD apresentou a maior média na faceta Intimidade (68,67±16,45) e menor média na faceta Morte e morrer (37,66±22,76). Foram encontradas correlações inversas entre a idade e o escore do MEEM (p=0,001) e entre anos de estudo e fragilidade (p=0,016); por outro lado, houve correlações positivas entre os escores do MEEM e anos de estudo (p<0,001), entre número de complicações da DRC e fragilidade (p<0,001) e número de comorbidades e fragilidade (p<0,001). Em relação à QV, houve correlação positiva entre o escore global do WHOQOL-BREF e o escore da faceta global do WHOQOL-OLD, bem como correlação inversa entre os escores globais desses instrumentos com os escores de fragilidade (p<0,00; p=0,023). Na MANOVA, o tipo de tratamento e o número de complicações não influenciaram a QV, porém a fragilidade apresentou relação com o constructo, sendo que, para o aumento de um ponto na escala da fragilidade, a QV apresentou redução média de 1,38 no escore global do WHOQOL-BREF e 0,82 no escore global do WHOQOL-OLD, considerando pertencer ao mesmo tipo de tratamento. Conclusão: os pacientes com DRC apresentaram piores escores médios de QV mediante a maiores escores de fragilidade, independentemente do tipo de tratamento e considerando-se a mesma média de complicações
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| 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) | 0.003 | 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".