A public health approach to fall and injury prevention among seniors in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The need to prevent falls and related injuries among seniors is a significant public health issue in Canada, and all nations where an aging demographic puts higher numbers at risk. To address this costly and complex problem, a sustained collaboration has occurred over the past 20 years among falls prevention leaders within government, the health system, academia and local communities. Methods This review summarizes key elements of a coordinated, public health approach to the prevention of falls and related injuries among those aged 65 years, with an epidemiological analysis of fall-related hospital and mortality data for persons aged 65 years and older. Review methods included a synthesis of historical records, a scan of existing programs and findings from in-depth interviews with key informants. Results Outcomes of this sustained approach include a significant reduction in fall-related hospitalization and death rates in some Canadian provinces, which is paralleled by a growth in evidence-based falls prevention programs and services for those at risk. Conclusion This presentation concludes with a summary of the key developments in the evolution of fall and related injury prevention activities over the past two decades. In particular, how the sustained, collaborative efforts have resulted in Canada emerging as an example of success in the formation of comprehensive networks for the integration of evidence-based falls prevention into health service delivery for seniors.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».