Preditores ambientais para quedas em idosos: revisão integrativa
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: Identificar na literatura os preditores ambientais de quedas em idosos. Metodologia: revisão integrativa da literatura incluiu-se investigações desenvolvidas que abordassem quedas no ambiente do idosos sem recorte temporal. Excluiu-se as revisões, estudos sem análises especificas para quedas no ambiente, e estudos com população de idosos em situações especiais. Consultou-se as bases de dados Lilacs, Scopus, CINAHL, Web of Science e portal PubMed, utilizando o descritor acidentes por quedas, seus correspondentes em português e o operador boleano AND. Para avaliar a qualidade dos estudos utilizou a escala de Newcastle-Ottawa. Após a aplicação dos critérios de inclusão e exclusão, foram selecionados 12 artigos. Resultados: Localizaram-se 07 estudos sendo: três estudos transversais e quatro coortes. O tamanho das amostras variou de 18 a 1.243 idosos e ano de publicação de 1998 a 2017, sendo os mais recentes 2013, 2015 e 2017. Os estudos abordaram equilíbrio e marcha, quedas autorreferidas e prevalência de riscos ambientais em sua maioria. Conclusão: Evidenciou-se que os multifatores individuais e do ambiente predispõem aos indivíduos idosos às quedas.
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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 | 0,016 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».