Unintentional falls at home among young and middle-aged New Zealanders resulting in hospital admission or death: context and characteristics.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study investigates the characteristics and contexts of unintentional falls at home among young and middle-aged adults. METHOD: We conducted a population-based study of individuals aged 25-59 years resident in Auckland who were admitted to hospital or died following a non-occupational fall at home (July 2005-June 2006). Information was obtained from participant or proxy interviews, and reviews of inpatient records. RESULTS: 344 patients (including 1 death) met the study eligibility criteria representing an overall age-specific incidence rate of 54.0/100,000 (95% CI 48.6-60.1) for the 12-month period. Of the 335 cases (97.4%) interviewed, 36% fell on stairs/steps, 31% fell on the same level, 13% of falls involved ladders/scaffolding, and 11% fell from buildings/structures. Stairs or steps were involved in 43% of falls among females and 28% of falls among males. The majority of falls (81%) occurred in the individual's own home. A quarter (24%) of participants had consumed >or= 2 drinks in the 6 hours preceding the fall, and 24% were on >or= 2 prescription medications. CONCLUSION: While this study was not designed to identify the specific causes of falls, the findings reveal several important contextual factors that can be targeted to prevent fatal and serious non-fatal falls at home among this age group.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».