Using Video Capture to Investigate the Causes of Falls in Long-Term Care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Falls and their associated injuries represent a significant cost and care burden in long-term care (LTC) settings. The evidence base for how and why falls occur in LTC, and for the design of effective interventions, is weakened by the absence of objective data collected on falls. DESIGN AND METHODS: In this article, we reflect on the potential utility of video footage in fall investigations. In particular, we report on findings from a Canadian Institute for Health Research-funded research project entitled "Technology for Injury Prevention in Seniors," detailing 4 distinct methodological approaches where video footage of real-life falls was used to assist in identifying the circumstances and contributory factors of fall events in LTC: questionnaire-driven observational group analysis; video-stimulated recall interviews and focus groups; video observations of the resident 24hr before the fall; and video incorporated within a comprehensive systemic falls investigative method. RESULTS AND IMPLICATIONS: We describe various ways in which video footage offers potential for both care providers and researchers to help understand the cause and prevention of falls in LTC. We also discuss the limitations of using video in fall investigations, including the logistical, practical, and ethical concerns arising from such an approach.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».