Factores de riesgo asociados al síndrome de fragilidad en los adultos mayores
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Evaluar los factores de riesgo asociados al síndrome de fragilidad en adultos mayores de la parroquia El Rosario, durante el año 2025. Material y métodos: Se desarrolló un estudio observacional, analítico y transversal con un enfoque cuantitativo. La población estuvo compuesta por 174 adultos mayores de 65 años. Mediante el muestreo probabilístico se seleccionó una muestra de 120 participantes. La recolección de datos se realizó en los domicilios con la aplicación de la escala de fragilidad de Edmonton y un cuestionario sobre características sociodemográficas, clínicas y de estilo de vida. Se calcularon frecuencias, porcentajes y medidas de tendencia central. Para el análisis bivariado, se aplicó la prueba de Chi-cuadrado. Resultados: La mayoría de los participantes fueron mujeres (57,5 %). El 57,5 % de los adultos mayores se clasificó como vulnerable, el 27,5 % como no frágil y el 15 % como frágil. Se observó una relación estadística entre la independencia funcional y la movilidad (p = 0,019), entre apoyo social y ánimo (p = 0,006), y entre independencia funcional y continencia (p = 0,025). No se encontraron asociaciones relevantes entre la fragilidad y el sexo, el estado de salud general o la cognición. Conclusión: Los resultados muestran que la vulnerabilidad constituye la condición predominante en la población adulta mayor estudiada y que se relaciona con factores sociales, funcionales y clínicos (valor p < 0,05).
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 | 0.001 |
| 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".