Fall-related injuries among Canadian seniors, 2005–2013: an analysis of the Canadian Community Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We describe the epidemiology and trends of fall-related injuries among Canadian seniors aged 65 years and older by sex and age, as well as the circumstances and consequences of their injuries. METHODS: We analyzed nationally representative data from the 2005, 2009/2010 and 2013 samples of the Canadian Community Health Survey to calculate the number and rates of fall-related injuries for each survey year. Where possible, we combined data from two or more samples to estimate the proportion of fall-related injuries by type of injury, part of body injured, type of activity and type of treatment. RESULTS: The rate of fall-related injuries among seniors increased from 49.4 to 58.8 per 1000 population between 2005 and 2013, during which the number of fall-related injuries increased by 54% overall. Women had consistently higher rates than men across all survey years, while rates increased with advancing age. The upward trend in fall-related injury rates was more prominent among women and younger age groups. The most common type of injury was broken or fractured bones (37%), and the shoulder or upper arm (16%) was the most commonly injured body part. Many fall-related injuries occurred while walking on a surface other than snow or ice (45%). Over 70% of seniors seeking treatment for their injuries visited a hospital emergency department. CONCLUSION: Given the increase in both the number and rates of fall-related injuries over time, there is a need to continue monitoring trends and injury patterns associated with falls.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».