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Enregistrement W2152137234 · doi:10.1017/s0714980809990377

The Effects and Costs of a Multifactorial and Interdisciplinary Team Approach to Falls Prevention for Older Home Care Clients ‘At Risk’ for Falling: A Randomized Controlled Trial

2010· article· fr· W2152137234 sur OpenAlexaff
Maureen Markle‐Reid, Gina Browne, Amiram Gafni, Jacqueline Roberts, Robin Weir, Lehana Thabane, Melody Miles, Vida Vaitonis, Catherine Hecimovich, Pamela Baxter, S. Henderson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialFear of fallingFalling (accident)Fall preventionMedicinePoison controlInjury preventionSuicide preventionOccupational safety and healthIntervention (counseling)GerontologyHuman factors and ergonomicsQuality of life (healthcare)Physical therapyPsychiatryEnvironmental healthNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study determined the effects and costs of a multifactorial, interdisciplinary team approach to falls prevention. Randomized controlled trial of 109 older adults who are at risk for falls. This was a six-month multifactorial and evidence-based prevention strategy involving an interdisciplinary team. The primary outcome was number of falls during the six-month follow-up. At six months, no difference in the mean number of falls between groups. Subgroup analyses showed that the intervention effectively reduced falls in men (75-84 years old) with a fear of falling or negative fall history. Number of slips and trips was greatly reduced; and emotional health had a greater improvement in role functioning related to emotional health in the intervention group. Quality of life was improved, slips and trips were reduced, as were falls among males (75-84 years old) with a fear of falling or negative fall history.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations73
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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