Fall prevention in older adults: towards an integrated population-based perspective
Notice bibliographique
Résumé
Two articles in the 19 January 2008 BMJ 12 highlight tension between the clinical and public health approaches to fracture prevention among older adults. Jarvinen et al 1 review drug therapy for osteoporosis and conclude that “bone mineral density is a poor predictor of an individual’s fracture risk” and thus that practitioners should focus on fall prevention rather than treatment for osteoporosis as a strategy for fracture prevention. Meanwhile, Gates and colleagues2 note in their systematic review a troubling lack of evidence of efficacy for one respected falls prevention intervention, a multifactorial risk assessment with targeted management at the individual level.34 How can these apparently opposing views be reconciled? Firstly, let’s place the review of Gates et al into a broader context. Their systematic review does not focus on all fall prevention interventions—rather it centers on interventions that screen clinically for fall risk with subsequent action or referral aimed at reducing risk for individuals. The authors note the emergence of fall prevention clinics throughout the UK, and call attention to the lack of evidence in the literature about the optimal location, skill mix, assessment, and interventions these clinics should offer. To be included in the review, an intervention had to: carry out “an assessment of multiple risk factors for falling to identify …
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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 | 0,022 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».