Prevalencia y características del síndrome de fragilidad en adultos mayores en el distrito de Trujillo
Bibliographic record
Abstract
ANTECEDENTES: El síndrome de fragilidad en adultos mayores es una condición de aparente homeostasis pero con un riesgo aumentado de morbilidad, discapacidad y mortalidad ante mínimas injurias. \nOBJETIVO: Determinar la prevalencia del síndrome de fragilidad en los adultos mayores del distrito de Trujillo. \nMATERIALES Y MÉTODOS: Estudio transversal y descriptivo de 110 adultos mayores de 60 años, reclutados por muestreo aleatorio mixto estratificado por edad y género; por conglomerados; que residen en 4 sectores elegidos al azar del distrito de Trujillo. La medición de fragilidad se realizó haciendo uso la escala de Fragilidad de Edmonton. \nRESULTADOS: Se encontró 30% de frecuencia del síndrome de fragilidad y un 18.2% eran vulnerables a padecer el síndrome. De acuerdo al género de los entrevistados, 14 (26%) de varones presentan el síndrome de fragilidad y 19 (33%) de las mujeres presentan fragilidad. Además, se observó un incremento de la prevalencia de fragilidad a medida que la edad era mayor. \nCONCLUSIONES: Se determinó una prevalencia de fragilidad del 30% de los entrevistados en este estudio, observándose una mayor frecuencia al sexo femenino, con mayor edad y en el padecimiento de comorbilidades osteoarticulares asociadas.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".