Fall Prevention Mobile Clinic: A Novel Fall Prevention Program for Community-Dwelling Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ Chez les personnes âgées, les chutes sont associées à des causes courantes et multifactorielles, et peuvent provoquer des blessures importantes. Cette étude avant-après a évalué les impacts d’une clinique mobile de prévention des chutes (Fall Prevention Mobile Clinic[FPMC]) pour la réduction du risque de chutes chez des personnes âgées de Colombie-Britannique (Canada). Quatre cent soixante-seize participants, dont l’âge moyen était de 83,6 ans, ont pris part à cette étude et ont été suivis pendant 12 mois après leur passage à la FPMC. À leur rendez-vous de suivi de 12 mois, le pourcentage moyen d’adoption des recommandations pour la prévention des chutes était de 48,8 % (ÉT : 25,7 %), la performance au testTimed up and Go(une mesure de mobilité) s’était améliorée, passant d’une médiane de 19,04 s à 17,45 s, et le nombre de participants ayant chuté a diminué, passant de 64,8 % (dans les 12 mois précédant le premier RDV à la clinique) à 55,6 % (au cours des 12 mois suivant le premier RDV à la clinique ; p = 0,012). Le FPMC évalué dans cette étude a fourni des recommandations qui ont été prises en compte par les participants; et qui ont amélioré leur mobilité et diminué leur risque de chutes dans l’année suivante.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».