FALLS IN MID-LIFE: A SCOPING LITERATURE REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The implications of falls of middle-aged adults (40-64 years) on falling in late life (65+) have not received much attention. The patterns of falling over the lifespan require more research. The purpose of this scoping literature review was to answer: What is known about falls occurring in mid-life? and How falls in mid-life relate to falling over the adult lifespan? A six-stage scoping literature review framework by Levac et al. (2010) was followed. A total of 5,136 titles were identified in CINAHL, EMBASE and MEDLINE using MeSH terms for accidental fall, middle-aged and longitudinal studies. Inclusion/exclusion criteria narrowed the search to 30 full-text research articles and nine gray literature sources that were charted. Literature on falls in mid-life produced five discrete themes: two distinct populations of fallers, prevalence rates, fall-related injuries, causes of falls, and risk factors for falling. The two groups of fallers were the general population (falls prevalence 8.7-35.8%) and the special population of mid-life adults living with chronic health conditions (falls prevalence 26% for diabetes and 32.3% intellectual disabilities). Middle-aged adults had a higher proportion of injurious falls (11.5-30%) compared to older adults and extrinsic risk factors were the most frequent causes of falling (83.3%). For special populations, the risk of falls was frequently attributed to intrinsic factors. In conclusion, falls in mid-life require further exploration to establish patterns over the adult lifespan, determine influence of chronic diseases, establish clear fall incidences and risk factors, and determine if current falls prevention interventions are appropriate for mid-life adults.
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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 | 0,009 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».