The Experience and Perception of Physiotherapists in Nigeria re: Fall Prevention in Recurrent-Faller Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: Effective fall prevention practices are essential for reducing falls among older adults. Rehabilitation professionals like physiotherapists are essential members of the fall prevention team, yet little is known about the experiences of physiotherapists practicing fall prevention in developing nations. Objective: To explore the experiences of physiotherapists in Nigeria who practice fall prevention among older adults. Method: We adopted a phenomenological approach to the traditional qualitative design in this study. We purposefully selected and conducted face-to-face interview with twelve physiotherapists who have treated at least one older adult who reported falling two or three times within last six months. Data was analyzed using thematic analysis. Results: Four themes emerged from our participants: characteristics of recurrent fallers, fall prevention practices, hindrances to fall prevention, and strategies to promote fall prevention practices. In practice, understanding the characteristics (risk factors) of older adults with a history of recurrent falls is important for effective fall prevention practices among physiotherapists. Among other characteristics, our participants believed that older adults who have patronized “traditional bone setters/healer” are at the higher risk of having multiple falls. Conclusion: This study adds to the sparse amount of literature concerning the experience of physiotherapist in fall prevention practices in the developing world. More importantly, the findings of this study will strengthen or stimulate discussion around development of fall prevention strategies specific to the developing world context.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».