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Enregistrement W4385432840 · doi:10.1177/23337214231189930

Risky Business: Factors That Increase Risk of Falls Among Older Adult In-Patients

2023· article· en· W4385432840 sur OpenAlexaff
G. S. Hodgson, Alex Pace, Quinten Carfagnini, Anteneh Ayanso, Pauli Gardner, Miya Narushima, Zeau Ismail, Brent E. Faught

Notice bibliographique

RevueGerontology and Geriatric Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensNiagara Health SystemBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontologyFalls in older adultsMedicineEnvironmental healthMedical emergencyInjury preventionDemographyPoison controlSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In hospitals, older patients are at increased risk of falling multiple times. This study incorporated an epidemiologic cross-sectional design consisting of 4,348 older patients (≥65-year-old). Eight hundred eighty five (20.4%) in-patients experienced multiple falls while remaining participants had one fall incident. A patient fall event was recorded with age, sex, incident date, type of fall, and location. Logistic regression assessed risk factors found in patients with multiple falls compared to those with one fall. Significant differences were observed in the proportion of multiple falls: in a bed with no rails, standing, walking, and using a wheel/Geri chair ( p < .05). Overall, sex, type of fall, and location were significant in predicting multiple falls ( p < .05). Male patients were at 16.1% greater risk of multiple falls, when compared to females ( p < .05). A fall in complex care, mental health, or respirology were more likely to experience multiple falls ( OR = 2.659, 3.620, 1.593 respectively), while season had no impact.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,301 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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