Defining a Fall and Reasons for Falling: Comparisons Among the Views of Seniors, Health Care Providers, and the Research Literature
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was (a) to obtain information about the perceptions held by seniors and health care providers concerning what constitutes a fall and potential reasons for falling, and (b) to compare these perceptions to the research literature. DESIGN AND METHODS: As part of a larger telephone survey, interviewers asked 477 community-dwelling seniors to define a fall and to provide reasons for falling. In addition, we interviewed 31 health care providers from the community on the same topics. In order to capture patterns in conceptualized thinking, we used content analysis to develop codes and categories for a fall definition and reasons for falling. We reviewed selected articles in order to obtain a comprehensive overview of fall definitions currently used in the research and prevention literature. RESULTS: A fall had different meanings for different groups. Seniors and health care providers focused mainly on antecedents and consequences of falling, whereas researchers described the fall event itself. There were substantial differences between the reasons for falling as reported by seniors and the risk factors as identified in the research literature. IMPLICATIONS: If not provided with an appropriate definition, seniors can interpret the meaning of a fall in many different ways. This has the potential to reduce the validity in studies comparing fallers to nonfallers. Research reports and prevention programs should always provide an operational definition of a fall. In communication between health care providers and seniors, an appropriate definition increases the possibility for early detection of seniors in greater need of care and services.
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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 | 0,032 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».