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Enregistrement W2516489916 · doi:10.1097/htr.0000000000000257

Clinical Risk Factors for Head Impact During Falls in Older Adults: A Prospective Cohort Study in Long-Term Care

2016· article· en· W2516489916 sur OpenAlexafffundabout
Yijian Yang, Dawn C. Mackey, Teresa Liu‐Ambrose, Pet-Ming Leung, Fabio Feldman, Stephen N. Robinovitch

Notice bibliographique

RevueJournal of Head Trauma Rehabilitation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFalls in older adultsMedicineProspective cohort studyOdds ratioCohort studyCohortConfidence intervalPoison controlInjury preventionHead injuryGerontologyGeneralized estimating equationPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyEmergency medicineSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine risk factors associated with head impact during falls in older adults in long-term care (LTC). SETTING: Two LTC facilities in British Columbia, Canada. PARTICIPANTS: 160 LTC residents. DESIGN: Prospective cohort study. MAIN MEASURES: Between 2007 and 2014, we video captured 520 falls experienced by participants. Each fall video was analyzed to determine whether impact occurred to the head. Using generalized estimating equation models, we examined how head impact was associated with other fall characteristics and health status prior to the fall. RESULTS: Head impact occurred in 33% of falls. Individuals with mild cognitive impairment were at higher risk for head impact (odds ratio = 2.8; 95% confidence interval, 1.5-5.0) than those with more severe cognitive impairment. Impaired vision was associated with 2.0-fold (1.3-3.0) higher odds of head impact. Women were 2.2 times (1.4-3.3) more likely than men to impact their head during a fall. CONCLUSION: Head impact is common during falls in LTC, with less cognitively impaired, female residents who suffered from visual impairment, being most likely to impact their head. Future research should focus on improving our ability to detect neural consequences of head impact and evaluating the effect of interventions for reducing the risk for fall-related head injuries in LTC.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,707

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,397 · 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 tête enseignante, 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

Citations47
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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