Vietnamese
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Revista Latino-Americana de Enfermagem 2018-Sep

Physical frailty prediction model for the oldest old1.

Chỉ người dùng đã đăng ký mới có thể dịch các bài báo
Đăng nhập Đăng ký
Liên kết được lưu vào khay nhớ tạm
Jacy Aurelia Vieira de Sousa
Maria Helena Lenardt
Clóris Regina Blanski Grden
Luciana Kusomota
Mara Solange Gomes Dellaroza
Susanne Elero Betiolli

Từ khóa

trừu tượng

OBJECTIVE

to present a physical frailty prediction model for oldest old users of primary health care, according to clinical variables.

METHODS

cross-sectional study with proportional stratified sample of 243 oldest old subjects. Data were collected through a structured clinical questionnaire, handgrip strength test, walking speed, weight loss, fatigue/exhaustion, and physical activity level. For the analysis of the data, univariate and multivariate analysis by logistic regression were used (p<0.05), which resulted in prediction models. The odds ratios (95% Confidence Interval) of the models were calculated. Each model was evaluated by deviance analysis, likelihood ratios, specificity and sensitivity, considering the most adequate. All ethical and legal precepts were followed.

RESULTS

the prediction model elected was composed of metabolic diseases, dyslipidemias and hospitalization in the last 12 months.

CONCLUSIONS

clinical variables interfere in the development of the physical frailty syndrome in oldest old users of basic health unit. The choice of a physical frailty regression model is the first step in the elaboration of clinical methods to evaluate the oldest old in primary care.

Tham gia trang
facebook của chúng tôi

Cơ sở dữ liệu đầy đủ nhất về dược liệu được hỗ trợ bởi khoa học

  • Hoạt động bằng 55 ngôn ngữ
  • Phương pháp chữa bệnh bằng thảo dược được hỗ trợ bởi khoa học
  • Nhận dạng các loại thảo mộc bằng hình ảnh
  • Bản đồ GPS tương tác - gắn thẻ các loại thảo mộc vào vị trí (sắp ra mắt)
  • Đọc các ấn phẩm khoa học liên quan đến tìm kiếm của bạn
  • Tìm kiếm dược liệu theo tác dụng của chúng
  • Sắp xếp sở thích của bạn và cập nhật các nghiên cứu tin tức, thử nghiệm lâm sàng và bằng sáng chế

Nhập một triệu chứng hoặc một căn bệnh và đọc về các loại thảo mộc có thể hữu ích, nhập một loại thảo mộc và xem các bệnh và triệu chứng mà nó được sử dụng để chống lại.
* Tất cả thông tin dựa trên nghiên cứu khoa học đã được công bố

Google Play badgeApp Store badge