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Enregistrement W2900267321 · doi:10.1093/geroni/igy023.2833

FALLS AMONG ASSISTED LIVING RESIDENTS: RESULTS FROM THE 2016 NATIONAL STUDY OF LONG-TERM CARE PROVIDERS

2018· article· en· W2900267321 sur OpenAlexaboutno aff
Lauren Harris-Kojetin, Manisha Sengupta

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFall preventionMedicineFalling (accident)Long-term careGerontologyQuarter (Canadian coin)Injury preventionFear of fallingSuicide preventionOccupational safety and healthPoison controlMedical emergencyEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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