Why should clinical practitioners ask about their patients’ concerns about falling?
Notice bibliographique
Résumé
Concerns (or 'fears') about falling (CaF) are common in older adults. As part of the 'World Falls Guidelines Working Group on Concerns about Falling', we recommended that clinicians working in falls prevention services should regularly assess CaF. Here, we expand upon these recommendations and argue that CaF can be both 'adaptive' and 'maladaptive' with respect to falls risk. On the one hand, high CaF can lead to overly cautious or hypervigilant behaviours that increase the risk of falling, and may also cause undue activity restriction ('maladaptive CaF'). But concerns can also encourage individuals to make appropriate modifications to their behaviour to maximise safety ('adaptive CaF'). We discuss this paradox and argue that high CaF-irrespective of whether 'adaptive' or 'maladaptive'-should be considered an indication that 'something is not right', and that is represents an opportunity for clinical engagement. We also highlight how CaF can be maladaptive in terms of inappropriately high confidence about one's balance. We present different routes for clinical intervention based on the types of concerns disclosed.
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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 | 0,007 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».