MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2080821860 · doi:10.7547/1030465

“Good for Older Ladies, Not Me”

2013· article· en· W2080821860 sur OpenAlexaff
Annette Davis, Anna Murphy, Terry Haines

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Podiatric Medical Association · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensKingston Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePurchasingSelection (genetic algorithm)Telephone surveyFoot (prosody)Qualitative researchGerontologyAdvertisingEngineeringOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Footwear selection is important among older adults. Little is known about factors that influence footwear selection among older women. If older women are to wear better footwear that reduces their risk of falls and foot abnormalities, then a better understanding of the factors underlying footwear choice is needed. This study aims to identify factors that drive footwear selection and use among older community-dwelling women with no history of falls. METHODS: A cross-sectional survey using a structured, open-ended questionnaire was conducted by telephone interview. The participants were 24 women, 60 to 80 years old, with no history of falls or requirement for gait aids. The responses to open-ended questions were coded and quantified under a qualitative description paradigm. RESULTS: The main themes identified about footwear selection were aesthetics and comfort. Aesthetics was by far the main factor influencing footwear choice. Wearing safe footwear was not identified as a consideration when purchasing footwear. CONCLUSIONS: This study indicates that older women are driven primarily by aesthetics and comfort in their footwear selection. These footwear drivers have implications for health-care providers when delivering fall and foot health education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Podiatric Medical AssociationMême sujetLower Extremity Biomechanics and PathologiesTravaux en français237 207