Fatores associados ao declínio cognitivo em pessoas idosas com glaucoma: uma revisão sistemática
Bibliographic record
Abstract
Introdução: Esta pesquisa aborda as doenças oculares crônicas, com ênfase no glaucoma, por ser a principal causa de cegueira irreversível em pessoas idosas (PI). Objetivo: Identificar os principais desfechos relacionados ao declínio cognitivo (DC) em indivíduos com 60 anos ou mais diagnosticados com glaucoma. Método: Realizou-se uma revisão sistemática sobre etiologia e fatores de risco, seguindo a metodologia do Joanna Briggs Institute, a estratégia PEO para formular a pergunta da pesquisa e o levantamento dos artigos nas bases de dados, por meio da leitura dos títulos e resumos de cada artigo identificado como estratégia PRISMA estratégia. A pergunta norteadora foi: "Quais são os fatores associados ao declínio cognitivo em PI com glaucoma?". A revisão sistemática foi registrada na plataforma PROSPERO sob o número CRD42024545129. Resultados e Discussão: Foram selecionados dez artigos publicados entre 2017 e 2024, que apresentaram resultados heterogêneos, sem convergência significativa entre si. Desses, quatro estudos indicaram uma associação positiva entre o DC e o glaucoma. Diversos testes neuropsicológicos foram utilizados, variando de um mínimo de dois até um máximo de 15 por estudo. No entanto, em algumas pesquisas, nem mesmo com a aplicação de múltiplos testes foi possível confirmar a hipótese de que o glaucoma aumenta o risco de disfunção cognitiva ou demência. Os testes mais empregados foram o Mini Exame do Estado Mental (MEEM) e o Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Conclusão: A heterogeneidade dos achados pode ser atribuída às diferenças nos desenhos dos estudos e nos instrumentos de avaliação cognitiva utilizados. Para validar essas descobertas, é essencial ampliar o tamanho das amostras e padronizar protocolos de investigação que ofereçam maior segurança no prognóstico clínico. Além disso, o estudo reforça a importância de intervenções direcionadas a fatores de risco modificáveis para demência. A implementação de políticas públicas e ações que incentivem a adoção de hábitos saudáveis podem contribuir significativamente para a promoção de um envelhecimento ativo e para a prevenção do comprometimento cognitivo na população idosa. os déficits visuais não tratados podem acelerar o declínio cognitivo. Isso se dá em virtude de a perda da visão estar associada à redução da estimulação sensorial, o que pode afetar memória, atenção e orientação espacial. A prevenção também é importante pois pode evitar as quedas e acidentes porque a visão comprometida é um dos principais fatores de risco para quedas em idosos, que podem gerar fraturas, hospitalizações e perda de independência e a correção visual adequada melhora o equilíbrio e a mobilidade. É importante destacar que a integração com a atenção básica com a presença de oftalmologistas em unidades de saúde facilita o acesso ao cuidado especializado, especialmente em regiões com baixa cobertura e permite o rastreamento populacional e o encaminhamento oportuno para tratamentos ou cirurgias. Por fim, ao promover a autonomia e qualidade de vida e manter a saúde ocular preservada contribui para que o idoso continue realizando atividades cotidianas com independência, reduz o isolamento social e melhora o bem-estar emocional.
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 | 0.018 | 0.053 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.006 |
| Bibliometrics | 0.014 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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 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".