Intrinsic capacity as proposed by the World Health Organization and 30-month mortality among older adults in long-term care facilities / Capacidade Intrínseca proposta pela Organização Mundial de Saúde e mortalidade em residentes de Instituição de Longa Permanência para Idosos em 30 meses

Objetivo: Analisar o efeito da Capacidade Intrínseca na mortalidade de 30 meses em residentes idosos de Instituição de Longa Permanência. Metodologia: Estudo de coorte prospectivo realizado de julho de 2020 a dezembro de 2022 com análise de sobrevivência de idosos residentes de ILPIs brasileiras. Na avaliação inicial (M0) foram avaliados 209 idosos residentes quanto aos dados demográficos e clínicos (doenças diagnosticadas e medicações utilizadas); capacidade intrínseca segundo ICOPE nos domínios cognição, psicológico, audição, visão, vitalidade e locomotor; capacidade funcional pelas atividades básicas de vida diária (índice de Katz) e fragilidade (escala FRAIL). Após 30 meses, foi avaliada a ocorrência de óbito. Resultados: Em M0, a média da idade dos residentes era de 82 anos (±11,21), 65,07% eram do sexo feminino, 94,26% de cor branca e 88,04% tinham multimorbidade. Apresentaram alteração em quatro ou mais domínios da capacidade intrínseca 54,07% (n = 113) dos residentes, sendo o domínio mais alterado a locomoção (82,78%). Eram totalmente dependentes para as atividades básicas de vida diária 43,54% dos idosos, e 42,58% eram frágeis. Após 30 meses de acompanhamento, 33,49% (n = 70) dos idosos evoluíram para óbito. Na análise da sobrevida para óbito, houve associação estatisticamente significativa do evento com alteração em quatro ou mais domínios da capacidade intrínseca (p = 0,044). Conclusão: a alteração de quatro ou mais domínios da capacidade intrínseca está associada com óbito em residentes de ILPI. (AU)

Objective: To analyze the impact of intrinsic capacity on 30-month mortality among older adults living in long-term care facilities (LTCFs). Methods: Prospective cohort study with survival analysis conducted from July 2020 to December 2022 among older adults living in Brazilian LTCFs. At baseline (T0), 209 older residents were evaluated for demographic profile, clinical data (diagnosed diseases and current medications), intrinsic capacity according to ICOPE (cognitive capacity, psychological capacity, hearing capacity, visual capacity, vitality, and locomotor capacity domains), functional capacity (Katz Index of Independence in Activities of Daily Living), and frailty (FRAIL scale). At 30 months, mortality in the sample was assessed. Results: At T0, the mean age of residents was 82 (SD, 11.21) years; 65.07% were female, 94.26% were white, and 88.04% had multimorbidity. Overall, 54.07% (n = 113) of residents exhibited changes in four or more domains of intrinsic capacity, with locomotor capacity being the most commonly impaired domain (82.78%); 43.54% were completely dependent for basic activities of daily living, and 42.58% were frail. At 30-month follow-up, 33.49% (n = 70) of residents had died. Survival analysis revealed a statistically significant association between death and impairment in four or more domains of intrinsic capacity (p = 0.044). Conclusion: Impairment in four or more domains of intrinsic capacity is associated with death in LTCF residents. (AU)

The use of ChatGPT in scientific publishing / O uso do ChatGPT na publicação científica

The use of Generative Pretrained Transformer (ChatGPT), an artificial intelligence tool, for writing scientific articles has been reason for discussion by the academic community ever since its launch in late 2022. This artificial intelligence technology is becoming capable of generating fluent language, and distinguishing between text produced by ChatGPT and that written by people is becoming increasingly difficult. Here, we will present some topics to be discussed: (1) ensuring human verification; (2) establishing accountability rules; (3) avoiding the automatization of scientific production; (4) favoring truly open-source large language models (LLMs); (5) embracing the benefits of artificial intelligence; and (6) broadening the debate. With the emergence of these technologies, it is crucial to regulate, with continuous updates, the development and responsible use of LLMs with integrity, transparency, and honesty in research, along with scientists from various areas of knowledge, technology companies, large research funding bodies, science academies and universities, editors, non-governmental organizations, and law experts

O uso do Generative Pretrained Transformer (ChatGPT), ferramenta de inteligência artificial, na redação de artigos científicos, tem sido motivo de discussão pela comunidade acadêmica desde seu lançamento, no fim de 2022. Essa tecnologia de inteligência artificial está ganhando a capacidade de gerar linguagem fluente, sendo cada vez mais difícil distingui-la dos textos escritos por pessoas. Serão apresentados alguns aspectos para serem debatidos: (1) assegurar a verificação humana; (2) desenvolver regras de responsabilidade; (3) evitar a automatização da produção científica; (4) dar preferência a grandes modelos de linguagem verdadeiramente (LLMs) abertos; (5) abraçar os benefícios da IA; e (6) ampliar o debate. Com o surgimento dessas tecnologias, faz-se necessário regulamentar, com atualização contínua, o desenvolvimento e o uso responsável dos LLMs com integridade, transparência e honestidade na pesquisa, com participação de cientistas de diversas disciplinas, empresas de tecnologia, grandes financiadores de pesquisas, academias de ciências e universidades, editores, organizações não governamentais (ONGs) e especialistas jurídicos