FALLS AMONG ASSISTED LIVING RESIDENTS: RESULTS FROM THE 2016 NATIONAL STUDY OF LONG-TERM CARE PROVIDERS
Notice bibliographique
Résumé
Fall-related injuries among older adults are common and expensive; can result in hospitalizations, functional decline, and nursing-home placement; and, are more common in institutionalized settings. Even falls not resulting in injury can increase fear of falling, future fall risk, depression, and social isolation. Falls in assisted living and similar residential care communities (RCCs) have been less studied than in nursing home settings. A 2010 Cochrane systematic review found that 20% to 30% of falls in long-term care facilities are preventable. We present results from the National Study of Long-Term Care Providers conducted by the National Center for Health Statistics. In 2016, 22% of current RCC residents had a fall in the prior 90 days, representing 175,000 RCC residents in the United States; in 20% of RCCs, more than one-quarter of residents had a fall. Among residents with a fall, 15% had a fall-related injury; in 7% of RCCs, more than one-quarter of residents sustained a fall-related injury. Among residents with a fall, 19% went to a hospital as a result of the fall; in 11% of RCCs, more than one-quarter of residents went to a hospital as a result of the fall. Four-tenths of RCCs reported using a fall risk assessment tool as standard practice with every resident; almost three-fourths of RCCs report using some type of formal fall reduction intervention. Results will be further examined by selected resident case-mix and other RCC characteristics. Results may inform strategies to target RCCs that might benefit from evidence-based fall reduction interventions.
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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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».