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Enregistrement W3172814260 · doi:10.1155/2021/5362197

Development of the Home Fall Hazard Checklist

2021· article· en· W3172814260 sur OpenAlexafffund
Christina Ziebart, Neha Dewan, Joshua R. Tuazon, Joy C. MacDermid

Notice bibliographique

RevueRehabilitation Research and Practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensSt. Joseph's HospitalUniversity of TorontoLakehead UniversityWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineChecklistHazard

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective. Home hazard assessment is particularly important following a fracture as a means of preventing subsequent fractures. The purpose of this study was to evaluate current checklists and evidence on home hazard to develop a usable self-administered checklist that could be used by adults to assess home hazards. Design. Review and observational, prospective study. Setting. Community dwelling. Participants. Nine adults (4 men, 5 women) were asked to review the checklist and provide feedback on whether items were relevant, comprehensive, and easy to understand. Intervention. A search for literature examining the causes of falls that focused on home hazards or behaviours was conducted, and causes were extracted. Using the combined list of home hazards, a draft checklist was created. The participants were asked to pilot the checklist through their home. Primary and Secondary Outcome. An initial iteration of the checklist was modified to reduce redundancy (by grouping certain items together), improve usability (by adding a “not applicable category”), and improve readability (by removing double-barrelled questions or rewriting certain items). Results. This process resulted in 74 items in 10 areas. On average, it took 10 minutes for the participants to complete the home walk-through while filling out the checklist. Conclusion. The fall hazard-home checklist is a new checklist designed to identify home fall hazards with the intended use of being either administered by self-report through memory or supported by a walk-about, and that could potentially be completed by a patient who has incurred a fall, fracture, a family member, or caregiver. Given the expense of home hazard assessments that involve a home visit, the validity of this method of detection warrants further investigation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,389 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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