Differences in fall injury hospitalization and related survival rates among older adults across age, sex, and areas of residence in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Falls are the leading cause of injury-related hospital admissions in Canadian older adults, accounting for 85 % of injury hospitalizations among older adults aged over 65 years. While many of these injuries can lead to death, the survival rates of fall-related injuries are rarely examined. This surveillance study examined the fall injury hospitalization and survival rates among older adults in the context of place. METHODS: Saskatchewan's health administrative data on injury hospitalizations among individuals aged 65 years and over (n = 39,867) was utilized for this study. Variables of interest included age group, sex, and the geographical area of residence at the time of hospitalization (rural, urban, north). Logistic regression analysis was applied to determine the association of variables of interest (age group, sex, and area of residence at the time of hospitalization as the covariate) with frequency of fall injury hospitalizations. Probable time to death due to fall-related injury hospitalization was determined by survival analysis. RESULTS: Three key findings that emerged from the present study are the following: (1) fall injury hospitalizations accounted for 77 % of all injury hospitalizations; (2) fall injury hospitalization rates varied by age group, sex, and area of residence, with advancing age, women, and certain geographical areas showing higher rates; and (3) survival rates also varied by sex and area of residence. Women had longer survival estimates after a fall injury hospitalization compared to men, and those living in the north have the shortest survival estimates. CONCLUSIONS: The findings from the study highlighted the high rate of fall-related injury hospitalization among older adults varying with their age group, sex, and area of residence. These factors need to be considered in injury surveillance and fall prevention research as well as programs and policies that support the reduction of falls.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».