Finding balance: using collaboration and evidence to help prevent seniors' falls
Notice bibliographique
Résumé
Background An estimated one in three persons over the age of 65 is likely to fall at least once a year. In 2008 older adults' falls were the leading cause of injury hospital admissions and injury emergency department visits in Alberta, Canada. From 1999 to 2008 there has been a 30% increase in the number of older adults admitted to hospital due to a fall and a 54% increase in the number of older adults seen in an emergency department due to a fall. Aims/Obejectives/Purpose The purpose of this initiative was to create greater awareness about seniors' falls and promote targeted, evidence-based falls risk prevention messages. It also aimed to connect seniors, families and health care providers to programmes in their communities. Methods A communications strategy using various tactics, from social media to print advertisements, was developed to promote proven seniors' falls prevention interventions. Tools and resources were also promoted among practitioners. Results/Outcome Since 2008 when the initiative started we have seen a 13% increase in seniors reporting they are taking actions to prevent falling. An additional 7% of seniors are ‘keeping active’ and a further 9% are ‘watching their step,’ two key messages of the strategy. Significance/Contribution to the Field Falls prevention among seniors is pivotal to reducing the burden of injury on Albertans. Providing knowledge, tools and support to community stakeholders within a variety of disciplines is a viable method to address falls among seniors, perhaps influencing practice in other injury areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».