Unintentional Falls in Older Adults: A Methodological Historical Review
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ PubMed fournit plus de 6,000 références (700 critiques) sur les chutes accidentelles des personnes âgées. Cet article retrace les jalons principaux et méthodologiques dans l’application de méthodes épidémiologiques depuis les premières publications dans ce domaine, à la fin des années quarante. Dans le contexte des avances faites en définition des cas médicaux, échantillonnage, mesure, conception de la recherche et l’analyse statistique, l’article passe en revue les estimations de fréquence d’apparition, les associations de facteurs de risque, les conséquences de la morbidité et de la mortalité, la démonstration de la théorie des facteurs multirisques à l’aide des interventions sur la prévention des chutes et les défis de modèles de prédiction des risques de chutes. Les explications méthodologiques sont fournies pour les hétérogénéités observées et le cas médical est présenté en faveur d’aller au-delà des listes indifférenciées des facteurs de risque, en mettant l’accent sur l’équilibre et la démarche comme les facteurs par lesquels on peut mieux comprendre les effets mécanistes des facteurs de risque distaux. En outre, l’affaire est faite pour faire avancer nos analyses statistiques en examinant les interactions parmi les facteurs de risque intrinsèques et entre les facteurs intrinsèques, extrinsèques et environnementaux.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,034 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».