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dc.contributor.advisorGarcia, Patrícia Azevedo-
dc.contributor.authorSampaio, Raphaela Xavier-
dc.identifier.citationSAMPAIO, Raphaela Xavier. Acurácia do SPPB e do QuickScreen na identificação de risco de quedas em idosos comunitários. 2018. 39 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Fisioterapia)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Ceilândia, 2018.pt_BR
dc.description.abstractIntrodução: A identificação dos idosos com maior chance de cair caracteriza o primeiro passo para a prevenção de quedas. Ferramentas clínicas têm se mostrado capazes de diferenciar idosos caidores de não caidores, porém suas validades preditivas permanecem controversas. Objetivo: investigar a acurácia das ferramentas Short Physical Performance Battery (SPPB) e Quick Screen Clinical Fall Risk Assessment (QuickScreen) para identificação de risco de quedas em idosos comunitários. Métodos: estudo metodológico prospectivo com 81 idosos (≥60 anos), avaliados na linha de base por meio da SPPB e da QuickScreen e monitorados após 1 ano para identificação de ocorrência de quedas. Calculou-se a sensibilidade, a especificidade, o valor preditivo positivo (VPP), o valor preditivo negativo (VPN) e a área abaixo da curva ROC (AUC). Resultados: 28,4% dos idosos relataram quedas. O QuickScreen apresentou sensibilidade de 52,2%, especificidade de 74,1%, VPP de 44,4%, VPN de 79,6% e AUC de 0,656. A AUC do SPPB não foi significativa (p=0,087). Conclusões: a ferramenta QuickScreen apresentou fraca acurácia para prever quedas e o SPPB mostrou-se incapaz de identificar idosos comunitários em risco de cair. A ferramenta QuickScreen destacou-se por seu alto potencial de identificar verdadeiros negativos.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordIdosos - quedaspt_BR
dc.subject.keywordQuedas (Acidentes) em idosospt_BR
dc.titleAcurácia do SPPB e do QuickScreen na identificação de risco de quedas em idosos comunitáriospt_BR
dc.title.alternativeAccuracy of SPPB and QuickScreen in identifying risk of falls among community-dwelling elderlypt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2020-04-21T21:11:38Z-
dc.date.available2020-04-21T21:11:38Z-
dc.date.submitted2018-12-03-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/23700-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.pt_BR
dc.description.abstract1Introduction: The identification of the elderly with a greater chance of falling is the first step in the prevention of falls. Clinical tools have been shown to be able to differentiate elderly fallers from non-fallers, but their predictive validity remains controversial. Objective: to investigate the accuracy of the Short Physical Performance Battery (SPPB) and Quick Screen Clinical Fall Risk Assessment (QuickScreen) tools to identify risk of falls in community-dwelling elderly people. Methods: prospective methodological study with 81 aged (≥60 years), assessed at baseline by SPPB and QuickScreen and monitored after 1 year to identify occurrence of falls. Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV) and area under the ROC curve (AUC) were calculated. Results: 28.4% of the elderly reported falls. The QuickScreen presented sensitivity of 52.2%, specificity of 74.1%, PPV of 44.4%, NPV of 79.6% and AUC of 0.656. The AUC of SPPB was not significant (p = 0.087). Conclusions: The QuickScreen tool presented poor accuracy in predicting falls and SPPB was unable to identify community-dwelling elderly at risk of falls. The QuickScreen tool stood out for its high potential to identify true negatives.pt_BR
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