PW 1820 Development of recommendations for falls and fall-related injury prevention among older adults in british columbia, canada
Notice bibliographique
Résumé
Background In British Columbia (BC), Canada, fall-related injuries are the leading cause of injury-related deaths among seniors (>65 years). On an average day, 40 seniors are hospitalized from fall-related injuries costing $1.3 million in direct healthcare. The majority of these falls occur in the community setting. Objective Develop evidence-informed recommendations for prevention of fall-related injuries among seniors living in BC communities. Methods An environmental scan was conducted to identify BC programs and initiatives for prevention of falls among seniors. Opportunities, gaps and barriers were identified to assist with direction and planning of falls prevention programming. Falls Prevention Recommendation Working Group, comprising members representing each Health Authority in BC, with extensive experience in the areas of public health, epidemiology, emergency medicine and falls prevention, was formed. The panel conducted a narrative review of literature, including meta-analyses, systematic reviews, randomized controlled trials, cohort studies, program evaluation and grey literature related to falls and injury prevention among community living older adults. Recommendations were developed through a modified Delphi process and focus groups to develop consensus. Findings After review of the environmental scan, provincial polices, practice guidelines, training, education, and capacity across BC, as well as a preliminary feasibility assessment, we developed evidence-informed recommendations that included, promoting community awareness together with a comprehensive approach for multifactorial assessments and interventions for those seniors that are at high risk for falls. Conclusion A multi-disciplinary and multi-agency approach is needed to address complex public health problems such as falls among seniors. Policy implications For addressing a complex regional public health issue, a similar approach can be used that involves a coordinated and collaborative approach. Steps in such an approach include environmental scan, gap analysis, evidence review, and consensus generation.
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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 | 0,031 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».