ABSTRACT
INTRODUÇÃO: Idosos com 80 anos ou mais, ou longevos, são o subgrupo etário que mais cresce no mundo. Nesse segmento, a incapacidade funcional (IF) é mais prevalente que em outras faixas etárias. OBJETIVO: Caracterizar a capacidade funcional e analisar potenciais associações em idosos longevos de uma capital brasileira, com base em um modelo de decisão. MÉTODO: Estudo transversal com 100 idosos longevos, não institucionalizados, assistidos pela Estratégia Saúde da Família do Recife (PE), selecionados por amostra probabilística. Foram avaliados dados sociodemográficos, econômicos e clínicos coletados por meio de entrevistas domiciliares, aferição de medidas antropométricas e buscas nos prontuários. Para análise bivariada, foi empregado o teste χ2 de Pearson, considerando o nível de significância p < 0,05, e para a multivariada foi construída uma árvore de decisão com base em um algoritmo Exhaustive CHAID. RESULTADOS: A prevalência de IF na amostra correspondeu a 67,0%. Na análise bivariada, contribuíram para esse desfecho: renda (p = 0,032), situação previdenciária (p < 0,01), situação nutricional (p = 0,010), doenças neurológicas (p < 0,01), neoplasias (p < 0,01), saúde autopercebida (p = 0,025) e rede de apoio social (p = 0,032), permanecendo na análise multivariada: renda (p = 0,003), rede de apoio social (p = 0,032) e situação nutricional (p = 0,040). A árvore de decisão possibilitou a identificação das variáveis mais associadas ao desfecho, sendo capaz de prever adequadamente a dependência moderada, com assertividade de 72,1%. CONCLUSÃO: O modelo de decisão mostrou-se uma ferramenta oportuna na dedução dos determinantes mais relevantes da IF. Seu uso potencialmente contribui para ampliar a precisão diagnóstica e identificação de populações de risco.
INTRODUCTION: The oldest old adults, aged 80 years and above, is the fastest growing age group in the world. In this section of the population, functional disability (FD) is more prevalent compared to other age groups. OBJECTIVE: To characterize functional capacity and analyze potential associations in the oldest old from a Brazilian capital city, based on a decision model. METHODS: Cross-sectional study of 100 non-institutionalized oldest old participants assisted at the Family Health Strategy of Recife, in the Brazilian northeastern state of Pernambuco, selected by probabilistic sample. Sociodemographic, economic, and clinical data were collected by means of home interviews, anthropometric measurements, and medical records. For bivariate analysis, Pearson's chi-square test was used, establishing significance at p < 0.05. For the multivariate analysis, a decision tree was built from the Exhaustive CHAID algorithm. RESULTS: The prevalence of FD in the sample corresponded to 67.0%. In the bivariate analysis, the following data contributed to this outcome: income (p = 0.032), social security status (p < 0.01), nutritional status (p = 0.010), neurological diseases (p < 0.01), neoplasms (p < 0.01), self-perceived health (p = 0.025) and social support network (p = 0.032), remaining in the multivariate analysis: income (p = 0.003), social support network (p = 0.032), and nutritional status (p = 0.040). The decision tree allowed the identification of the variables most strongly associated with the outcome, being able to adequately predict moderate dependence, with 72.1% assertiveness. CONCLUSION: The decision model proved to be a timely tool in deducing the most relevant determinants of FD. Its use potentially contributes to increase the accuracy of the diagnosis and to identify populations at risk.