The Evolution of Falls and Injury Prevention Among Seniors In British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The need to prevent falls and related injuries among seniors is a significant public health issue in Canada and all nations where an aging demographic puts higher numbers at risk. In British Columbia (BC), falls are the leading cause of injury-related hospitalization and death among seniors. Seniors are BC's fastest growing age group, with one in four reaching the age of 65 or older by 2036. To address this costly and complex problem, a sustained collaboration has occurred over the past 20 years among fall prevention leaders within government, the health system, academia and local communities. This article summarizes key elements of a coordinated, province-wide public health approach to reduce falls and related injuries among those aged 65 years and older in BC. Historical records of the interventions are recorded in two influential reports that have also helped to galvanize this province-wide collaborative effort. Outcomes include a signifi- cant reduction in fall-related hospitalization and death rates, with a parallel growth in fall prevention programs and serv- ices for those at risk. This article concludes with a summary of the key developments in the evolution of fall prevention activities in the province over the past two decades and how the sustained, collaborative efforts have resulted in BC emerging as an example of success in the formation of comprehensive networks and the integration of evidence-based fall prevention into health service delivery for seniors. However, more needs to be done to ensure integrated and sustained results.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».