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 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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».