Confiabilidade do Instrumento para Classificação de Idosos quanto à Capacidade para o Autocuidado

OBJECTIVE: To evaluate the reliability of an instrument for classifying elderly people regarding their capacity for self-care, which was developed to assist occupational therapists in attending elderly people at primary healthcare units. METHODS: Stability and internal consistency tests were carried out. To validate the instrument, tests were applied to a sample of 30 individuals aged 60 years and over, on two occasions. The statistical analysis was performed after careful grouping of the responses. This led to the formulation of a simplified version of the instrument. The stability of this version was assessed using the kappa coefficient and the internal consistency by Cronbach's alpha coefficient. RESULTS: The stability ranged from moderate to excellent. The internal consistency was checked only for areas that were shown to be appropriate for using the methodology, based on calculations of Cronbach's alpha: three of the six questions in the "social profile" area and the blocks of basic and instrumental activities of daily living in the "functional capacity" area, which respectively consisted of nine and eight activities. CONCLUSIONS: Following the stability and internal consistency tests, the instrument made it possible to succinctly and simply classify elderly people with regard to their functional capacity for basic and instrumental activities, and to characterize them regarding other aspects of self-care. The evidence regarding its reliability and validity could be expanded by means of new studies.OBJETIVO: Avaliar a confiabilidade do Instrumento para Classificação de Idosos quanto à Capacidade para o Autocuidado, desenvolvido para auxiliar o terapeuta ocupacional na atenção a idosos em unidades básicas de saúde. MÉTODOS: Foram realizados testes de estabilidade e consistência interna. Para validação do Instrumento, os testes foram aplicados à amostra de 30 indivíduos com 60 anos ou mais, em dois momentos. A análise estatística foi realizada a partir de agrupamentos criteriosos de respostas, o que levou à formulação de uma versão simplificada do Instrumento. A estabilidade desta versão foi avaliada pelo coeficiente kappa e a consistência interna pelo coeficiente alpha de Cronbach. RESULTADOS: A estabilidade variou de moderada a excelente. A consistência interna foi verificada somente para áreas que se mostraram adequadas para o uso da metodologia baseada no cálculo do alpha de Cronbach: três das seis questões da área "perfil social" e os blocos das atividades básicas e instrumentais de vida diária da área "capacidade funcional", respectivamente com nove e oito atividades. CONCLUSÕES: Após os testes de estabilidade e consistência interna, o Instrumento possibilita classificação sucinta e simplificada de idosos quanto à capacidade funcional para atividades básicas e instrumentais e sua caracterização quanto aos demais aspectos do autocuidado. Evidências acerca de sua confiabilidade e validade podem ser ampliadas por meio de novos estudos

Regression models for ordinal categorical variables with applications to the classification problem

Neste trabalho, apresentamos algumas metodologias para analisar dados que possuem variável resposta categórica ordinal. Descrevemos os principais Modelos de Regressão conhecidos atualmente que consideram a ordenação das categorias de resposta, entre eles: Modelos Cumulativos e Modelos Sequenciais. Discutimos também o problema de discriminação e classificação de elementos em grupos ordinais, comentando sobre os preditores mais comuns para dados desse tipo. Apresentamos ainda a técnica de Análise Discriminante Ótima e sua versão aprimorada, baseada na utilização de métodos bootstrap. Por fim, aplicamos algumas das técnicas descritas a dados reais da área financeira, com o intuito de classificar possíveis clientes, no momento da aquisição de um cartão de crédito, como futuros bons, médios ou maus pagadores. Para essa aplicação, discutimos as vantagens e desvantagens dos modelos utilizados em termos de qualidade da classificação.In this work, some methods to analyse data with ordinal categorical response are presented. We describe the most important and widely used Regression Models which consider the ordering of response categories like: Cumulative Models and Sequential Models. We also discuss the problem of how to discriminate and classify elements in ordinal groups, commenting on the most common predictors to this kind of data. Also we present the technique known as optimal discriminant analysis and its improved version, based on the use of bootstrap methods. Finally, we apply some of the described techniques to real financial data, intending to classify possible consumers, on acquistion of a credit card, as high, medium and low risk customers. With this application, we discuss the advantages and disadvantages of the models used in terms of quality of classification

Regression models for ordinal categorical variables with applications to the classification problem

Neste trabalho, apresentamos algumas metodologias para analisar dados que possuem variável resposta categórica ordinal. Descrevemos os principais Modelos de Regressão conhecidos atualmente que consideram a ordenação das categorias de resposta, entre eles: Modelos Cumulativos e Modelos Sequenciais. Discutimos também o problema de discriminação e classificação de elementos em grupos ordinais, comentando sobre os preditores mais comuns para dados desse tipo. Apresentamos ainda a técnica de Análise Discriminante Ótima e sua versão aprimorada, baseada na utilização de métodos bootstrap. Por fim, aplicamos algumas das técnicas descritas a dados reais da área financeira, com o intuito de classificar possíveis clientes, no momento da aquisição de um cartão de crédito, como futuros bons, médios ou maus pagadores. Para essa aplicação, discutimos as vantagens e desvantagens dos modelos utilizados em termos de qualidade da classificação.In this work, some methods to analyse data with ordinal categorical response are presented. We describe the most important and widely used Regression Models which consider the ordering of response categories like: Cumulative Models and Sequential Models. We also discuss the problem of how to discriminate and classify elements in ordinal groups, commenting on the most common predictors to this kind of data. Also we present the technique known as optimal discriminant analysis and its improved version, based on the use of bootstrap methods. Finally, we apply some of the described techniques to real financial data, intending to classify possible consumers, on acquistion of a credit card, as high, medium and low risk customers. With this application, we discuss the advantages and disadvantages of the models used in terms of quality of classification