Improving Policy for the Prevention of Falls Among Community-Dwelling Older People—A Scoping Review and Quality Assessment of International National and State Level Public Policies
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Effective public policy to prevent falls among independent community-dwelling older adults is needed to address this global public health issue. This paper aimed to identify gaps and opportunities for improvement of future policies to increase their likelihood of success. Methods: A systematic scoping review was conducted to identify policies published between 2005–2020. Policy quality was assessed using a novel framework and content criteria adapted from the World Health Organization’s guideline for Developing policies to prevent injuries and violence and the New Zealand Government’s Policy Quality Framework. Results: A total of 107 articles were identified from 14 countries. Content evaluation of 25 policies revealed that only 54% of policies met the WHO criteria, and only 59% of policies met the NZ criteria. Areas for improvement included quantified objectives, prioritised interventions, budget, ministerial approval, and monitoring and evaluation. Conclusion: The findings suggest deficiencies in a substantial number of policies may contribute to a disconnect between policy intent and implementation. A clear and evidence-based model falls prevention policy is warranted to enhance future government efforts to reduce the global burden of falls.
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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 | 0,146 | 0,286 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».