Български
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.

Само регистрирани потребители могат да превеждат статии
Вход / Регистрация
Линкът е запазен в клипборда
Jacy Aurelia Vieira de Sousa
Maria Helena Lenardt
Clóris Regina Blanski Grden
Luciana Kusomota
Mara Solange Gomes Dellaroza
Susanne Elero Betiolli

Ключови думи

Резюме

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.

Присъединете се към нашата
страница във facebook

Най-пълната база данни за лечебни билки, подкрепена от науката

  • Работи на 55 езика
  • Билкови лекове, подкрепени от науката
  • Разпознаване на билки по изображение
  • Интерактивна GPS карта - маркирайте билките на място (очаквайте скоро)
  • Прочетете научни публикации, свързани с вашето търсене
  • Търсете лечебни билки по техните ефекти
  • Организирайте вашите интереси и бъдете в крак с научните статии, клиничните изследвания и патентите

Въведете симптом или болест и прочетете за билките, които биха могли да помогнат, напишете билка и вижте болестите и симптомите, срещу които се използва.
* Цялата информация се базира на публикувани научни изследвания

Google Play badgeApp Store badge