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Enregistrement W2469026282 · doi:10.1017/s0714980816000337

Falls and Wrist Fracture: Relationship to Women’s Functional Status after Age 50

2016· article· fr· W2469026282 sur OpenAlexaff
Catherine M. Arnold, Vanina Dal Bello‐Haas, Jonathan P. Farthing, Katie Crockett, Charlene Haver, Geoffrey Johnston, Jenny Basran

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWristMedicinePhysical medicine and rehabilitationFracture (geology)Physical therapySurgeryMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ Après l’âge de cinquante ans, les femmes éprouvent une hausse rapide de l’incidence des fractures du poignet. En conséquence, cette étude vise (1) de déterminer les circonstances internes et environnementaux liés aux chutes entraînant des fractures du poignet, et (2) d’examiner la relation entre l’état fonctionnel et de telles circonstances. Les femmes âgées de 50 à 94 années sont rapportées sur la nature de la blessure (n= 99) et ont subi tests pour l’activité physique, l’équilibre, la force et la mobilité (n= 72). La majorité des chutes causant la fracture d’un poignet a eu lieu à l’extérieur, pendant les mois d’hiver, à la suite d’un glissement ou trébuchement tout en marchant. La moitié de ces chutes a entraîné d’autres blessures, y compris à la tête et au cou, et des traumatismes médullaires. Une vitesse plus rapide de la marche, une force inférieure d’adhérence, et une plus grande confiance en équilibre ont été toutes significativement associées aux chutes à l’extérieure, par comparaison aux chutes, glissades et trébuchements intérieures contre d’autres causes. Cette étude donne un aperçu des mesures de dépistage et de prévention potentielles pour les fractures du poignet liées aux chutes parmi les femmes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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