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Enregistrement W2142348986 · doi:10.1177/0898264313507317

Severity of Fall-Based Injuries, Fear of Falling, and Activity Restriction

2013· article· en· W2142348986 sur OpenAlexafffundabout
Daniel M. LeBouthillier, Michel A. Thibodeau, Gordon J. G. Asmundson

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging and Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFear of fallingFalling (accident)OddsInjury preventionMedicinePoison controlOccupational safety and healthSuicide preventionOdds ratioFall preventionHuman factors and ergonomicsPsychological interventionDemographyGerontologyPsychologyLogistic regressionPsychiatryMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Little is known about how different fall-based injuries relate to fear of falling and activity restriction, and if these relationships differ between sexes. We explored fear of falling and activity restriction in individuals who have experienced fall-based injuries. METHODS: A total of 16,369 older adults from the Canadian Community Health Survey reported their worst fall-based injury, whether they experience fear of falling, and whether they restrict activities from fear of falling. RESULTS: Females had greater odds of fear of falling than males. Only females who experienced a fracture or head injury had increased odds of fear of falling and only females who experienced a head injury had increased odds of restricting activities compared with females who fell without injury. DISCUSSION: Only severe fall-based injuries are associated with fear of falling and activity restriction, and this relationship is unique to females. Sex differences warrant further investigation and suggest a need for targeted interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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