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Enregistrement W2783596226 · doi:10.1017/s0714980817000496

Association between Falls and Caregiving Tasks among Informal Caregivers: Canadian Community Health Survey Data

2018· article· fr· W2783596226 sur OpenAlexaffabout
Wendy Vaughon, Yeonjung Lee, William T. Gallo, Jennifer Kaufman, Aig Unuigbe

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ Les chutes constituent une cause de morbidité et de mortalité fréquente chez les personnes âgées. Bien que plusieurs études aient exploré les liens entre les chutes des bénéficiaires de soins plus âgés et la santé de leurs aidants, peu de recherches ont abordé les liens entre les tâches effectuées par les aidants âgés et leurs propres chutes. La présente étude a évalué les rapports entre, d’une part, les chutes des aidants et, d’autre part, la fréquence et le type de tâches assumées par des aidants naturels plus âgés. Les données, tirées de l’Enquête sur la santé des collectivités canadiennes - Vieillissement en santé (ESCC 2008-2009; N=2934), ont été examinées à l’aide d’analyses descriptives et de régressions logistiques. Les fréquences de prestation de soins plus élevées étaient positivement associées, chez les aidants, avec un plus grand nombre de chutes subies au cours de la dernière année, tandis que les aidants effectuant des tâches ménagères rapportaient moins de chutes. Ces résultats indiquent qu’il pourrait y avoir une relation entre des facteurs associés aux soins fournis et les chutes, chez les aidants plus âgés. De plus amples recherches, utilisant des données longitudinales et expérimentales, sont nécessaires pour mieux comprendre les liens entre les tâches assumées par l’aidant âgé et ses risques de chute.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,013
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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