"Risk-Taking and Risk of Falls in Community-Dwelling Older Adults: A Scoping Review"
Notice bibliographique
Résumé
Background: Risk-taking behaviors have emerged as a target for fall prevention. However, the risk-taking concepts are complex, and several approaches exist to identify risk-taking behaviors. In addition, studies of fall-related risk-taking behaviors have not yet been systematically evaluated.Methods: This scoping review was conducted in accordance with Joanna Briggs Institute’s methodology for scoping reviews. Six electronic databases were searched to identify studies published between 2000 and 2020. Studies were included in our review if they were conducted on community-dwelling older adults (≥ 65 years) and discussed fallrelated risk-taking behaviors. Data extraction and analyses were completed using a table developed a priori by the research team.Results: Self-reported behaviors using qualitative methodology were the most common approach to identifying risktaking behaviors in community-dwelling older adults. Generally, older adults are aware of their fall risk and tend to adopt behaviours to help mitigate it. However, older adults also described moments of deliberate risk-taking driven by the potential benefits of this behavior. Factors associated with risk-taking include an individual’s abilities, personal values, and physical and social environment.Conclusion: This review demonstrated that fall-related risk-taking behaviors are a highly individualized concept influenced by a number of factors. Therefore, future research should evaluate how risk appraisal, risk attitudes, and risk propensity predict fall-related risk-taking behaviors in community-dwelling older 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 | 0,011 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».