Risk factors, incidence, consequences and prevention strategies for falls and fall‐injury within older indigenous populations: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the risk factors, incidence, consequences and existing prevention strategies for falls and fall-related injury in older indigenous people. METHODS: Relevant literature was identified through searching 14 electronic databases, a range of institutional websites, online search engines and government databases, using search terms pertaining to indigenous status, injury and ageing. RESULTS: Thirteen studies from Australia, the United States, Central America and Canada were identified. Few studies reported on fall rates but two reported that around 30% of indigenous people aged 45 years and above experienced at least one fall during the past year. The most common hospitalised fall injuries among older indigenous people were hip fracture and head injury. Risk factors significantly associated with falls within indigenous populations included poor mobility, a history of stroke, epilepsy, head injury, poor hearing and urinary incontinence. No formally evaluated, indigenous-specific fall prevention interventions were identified. CONCLUSION: Falls are a significant and growing health issue for older indigenous people worldwide that can lead to severe health consequences and even death. No fully-evaluated, indigenous-specific fall prevention programs were identified. Implications for Public Health: Research into fall patterns and fall-related injury among indigenous people is necessary for the development of appropriate fall prevention interventions.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».