Influência socioeconômica no desempenho da marcha de idosos residentes em regiões com diferentes índices de desenvolvimento humano
Bibliographic record
Abstract
Fatores socioeconômicos tem sido associado com problemas relacionados à saúde, entretanto nenhum estudo investigou especificamente o impacto a longo prazo das diferenças socioeconômicas no desempenho da marcha. O objetivo deste estudo foi avaliar o desempenho da marcha de idosos nascidos, criados e vivendo atualmente em regiões com diferentes Índices de Desenvolvimento Humano (IDH) sob a marcha habitual e em condições de dupla-tarefa. Métodos: Estudo transversal multi-país conduzido com uma amostra de 373 idosos divididos em três regiões com diferentes IDH\\'s: Coari, estado do Amazonas, Brasil (n = 124, IDH-baixo = 0,586); Ribeirão Preto, estado de São Paulo, Brasil (n = 109, IDH-alto = 0,800); e London, Província de Ontario, Canadá (n = 140, IDH-muito alto = 0,905). Informações sobre dados socioeconômicos, demográficos, condições de saúde e histórico de quedas nos últimos seis meses foram registrados, e a função física dos membros inferiores foi avaliada pelo Short Physical Perfomance Battery (SPPB). O desempenho da marcha foi avaliado utilizando GAITRite Platinum 26\\' Portable Walkway System em duas situações diferentes: marcha habitual e marcha associada a dupla-tarefa (nomear animais enquanto caminha). As variáveis de interesse foram: velocidade (cm/s), cadência (passos/min), tempo da passada (milissegundos), comprimento do passo (cm) e largura da passada (cm), além da variabilidade da marcha e o custo da dupla-tarefa para cada variável. A análise de comparação entre os grupos no desempenho da marcha, foi realizada usando um modelo linear geral multivariado, e a variabilidade da marcha, bem como o custo da dupla-tarefa analisados pela ANOVA one-way. O teste post-hoc de Bonferroni foi usado para determinar as diferenças entre os grupos quando apropriado. Os modelos estatísticos foram ajustados por várias covariáveis, incluindo anos de estudo. Resultados: idosos do grupo IDH-baixo apresentaram menor velocidade, menor cadência, maior tempo da passada, comprimento do passo mais curto comparado com os idosos dos outros dois grupos, IDH-alto e IDH-muito alto, e menor largura da passada comparado ao grupoIDH-alto. Maior variabilidade do comprimento do passo foi encontrada no grupo IDHmuito alto comparado aos dois grupos brasileiros, IDH-baixo e IDH-alto. O custo da dupla-tarefa na marcha para velocidade, comprimento do passo e variabilidade do comprimento do passo foi maior entre os idosos do grupo IDH-baixo quando comparados aos outros dois grupos. As diferenças estatísticas foram atenuadas, mas não desapareceram após o ajuste por anos de educação. Conclusões: Idosos vivendo em regiões com baixo IDH apresentam pior desempenho da marcha durante a tarefa simples (habitual) e em condições de dupla-tarefa comparados com idosos que vivem em regiões com alto ou muito alto IDH. Menos anos de escolaridade pode limitar a capacidade de processamento central dos idosos, afetando potencialmente o desempenho da marcha
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| 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".