Risk Factors for Accidental Injuries WITHIN SENIOR CITIZENS' HOMES: Analysis of the Canadian Survey on Ageing and Independence
Notice bibliographique
Résumé
Using data from the Survey on Ageing and Independence (SAI), risk factors for unintentional injuries occurring within the homes of individuals older than 65 are identified. For the SAI, conducted by Statistics Canada in 1991, data were collected on a representative sample of approximately 20,000 individuals between ages 45 and 102. For each household contacted, one individual older than 45 was interviewed via the telephone. For the present analysis, only individuals older than 65 (n = 10,059) were used. Approximately 5% of senior citizens experienced an injury that limited their activity for at least 1 day. Using logistic regression, the following risk factors for injury were identified: education, alcohol consumption, smoking, rest and sleep patterns, support, and interactions between age and gender, activity limitations and age, and home maintenance and gender. The present findings are important to the body of research concerning injuries among older adults. The results expand current univariate analysis of data identifying risk factors for injuries within the literature and provide comprehensive information pertaining to risk factors for accidental injuries at the multivariate level. Identification of risk factors provides health care professionals, particularly front line nurses, with insight into factors that, if modified, have the potential to decrease accidental injuries and improve or maintain quality of life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».