Notice bibliographique
Résumé
Falls are the most common injury in older adults. more than one-third of seniors fall each year and half of them suffer repeated falls. In an institutional setting, almost half of seniors will have a fall each year. Compared to a younger population, seniors have 9 times more fall injuries, and up to 25% of seniors who fall experience a serious injury. The most serious injury is a hip fracture, which often leads to institutionalization and pain, loss of mobility and independence. Of all hip fractures in older adults, >90% are due to a fall. The consequences of falls are expected to increase as the population ages. It is predicted that by 2030 the number of injuries caused by falls will be 100% higher than current rates. In addition to direct physical injury to the person, falls also cause indirect harm, such as the development of fear of falling, resulting in a lack of confidence and eventual deconditioning. The health care system is also affected by increased hospital admissions, emergency department visits and ongoing rehabilitation. Health care professionals, the public and the media may interpret the term “fall” differently. The currently accepted definition for a fall is: a sudden, unintentional change in position causing an individual to land at a lower level, on an object, the floor or the ground (other than as a consequence of sudden onset of paralysis, epileptic seizure or overwhelming external force). Because of their multifactorial causes and the medical complexity of older adults, falls are a challenge for health care professionals to address. Fortunately, there is evidence regarding risks and effective interventions that can reduce 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».