An exploration of risk for recurrent falls in two geriatric care settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fall events were examined in two distinct geriatric populations to identify factors associated with repeat fallers, and to examine whether patients who use gait aids, specifically a walker, were more likely to experience repeat falls. Each unit already had a generic program for falls prevention in place. METHODS: Secondary data analysis was conducted on information collected during the pilot testing of a new quality assurance Incident Reporting Tool between October 2006 and September 2008. The study settings included an in-patient geriatric rehabilitation unit (GRU) and a long stay veterans' unit (LSVU) in a rehabilitation and long-stay hospital in Ontario. Participants were two hundred and twenty three individuals, aged 65 years or older on these two units, who experienced one or more fall incidents during the study period. RESULTS: Logistic regression analyses showed that on the GRU age was significantly associated with repeat falls. On the LSVU first falls in the morning or late evening were associated with repeat falling. Walker as a gait aid listed at time of first fall was not associated with repeat falls. CONCLUSIONS: This study suggests that different intervention may be necessary in different geriatric settings to identify, for secondary prevention, certain individuals for which the generic programs prove inadequate. Information collection with a specific focus on the issue of repeat falls may be necessary for greater insight.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».