A Multinomial Regression Model of Risk for Falls (RFF) Factors Among Filipino Elderly in a Community Setting
Notice bibliographique
Résumé
The etiology of falls is multifactorial. Internationally, nurses are challenged to address this problem through assessment and intervention. Anchored on Pender's Health Promotion Model (1996 Pender , N. J. ( 1996 ). Health promotion in nursing practice () , 3rd ed. . Stamford , CT : Appleton & Lange Stanford . [Google Scholar]) and the McGill Model of Nursing developed by Dr. Allen (Gottlieb & Rowat, 1987 Gottlieb , L. , & Rowat , K. ( 1987 ). The McGill Model of Nursing: A practice-derived model . Advances in Nursing Science , 9 ( 4 ), 51 – 61 .[PubMed], [Web of Science ®] , [Google Scholar]), a hypothesized model was grounded to explain the relationship of environmental safety, depression, autonomy, and support system to the risk for falls of the Filipino elderly in a community setting. This study was conducted to test a model that describes the relationship of environmental safety, depression, autonomy, and support system to the risk for falls of Filipino elderly found in the community setting. A six-part, multiaspect questionnaire was administered to 125 elderly respondents from a community in Bulacan, Philippines. Using descriptive analysis, the demographic profile of the respondents was characterized. Multinomial regression analysis was used to test the model. A model with adequate fit emerged (F-ratio = 6.071), which revealed that only environmental safety (standardized β = .28 and p value =.001) and depression (standardized β = .24 and p value =.006) significantly impacts the risk for falls; autonomy and support system did not display any statistical significance and were not considered direct determinants of the risk for falls. With the results of the study, the researchers look forward to the risk for falls being decreased and managed through early identification of the risk factors. Also, the model would contribute in the efforts of nurses as it serves as a guide on how environmental safety and depression among elderly Filipinos relate to the risk for falls.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».