Fear of falling among Brazilian and Portuguese older adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Falling is the leading cause of physical disability, mortality and social exclusion in older adults. In Brazil and Portugal, falls cause thousands of hospitalisations every year. Fear of falling (FOF) causes loss of confidence in accomplishing daily tasks, restriction in social activities and increased dependence. AIM: To compare the prevalence of FOF between Brazilian and Portuguese community-dwelling older adults and the factors associated with FOF. METHODS: A secondary analysis of cross-sectional survey data collected from older adults residing in Brazil (n = 170; M age=70.44 years) and Portugal (n = 170; M age=73.56 years). RESULTS: The prevalence of FOF was significantly higher (p = 0.015) among Portuguese (n = 133, 54.1%) versus Brazilian (n = 113, 45.9%) older adults. FOF among Brazilian older adults was associated with being 76 + years of age and female. Among Portuguese older adults, factors associated with FOF were intake of daily medications, having fallen within the past year, and visual difficulties. CONCLUSIONS: Fear of falling is linked with modifiable and non-modifiable factors. Timely assessments of FOF and factors associated with FOF are essential. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Primary care nurses should assess and address FOF in older people with interdisciplinary practitioners.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».