MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390237292 · doi:10.1111/jgs.18730

Mapping sex and gender differences in falls among older adults: A scoping review

2023· review· en· W4390237292 sur OpenAlexafffund
Crista Sebastiani, Jamie Yee Xin Wong, Amandeep Litt, Julia Loewen, Karly Reece, Nicole Conlin, Tessa Dunand, Manuel Montero‐Odasso, Cassandra D’Amore, Stéphanie Saunders, Marla Beauchamp

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Geriatrics Society · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensWestern UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésCINAHLMedicineInjury preventionPoison controlSuicide preventionIncidence (geometry)GerontologyMEDLINEDemographySex characteristicsOccupational safety and healthPsychological interventionPsychiatryMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is growing recognition of the importance of sex and gender differences within falls literature, but the characterization of such literature is uncertain. The aim of this scoping review was to (1) map the nature and extent of falls literature examining sex or gender differences among older adults, and (2) identify gaps and opportunities for further research and practice. METHODS: 60 years and study aims specifying falls and either sex or gender concepts. MEDLINE, Embase, CINAHL, Ageline, and Psychinfo databases were searched from inception to March 2, 2022. Records were screened and charted by six independent reviewers. Descriptive and narrative reports were generated. RESULTS: A total of 15,266 records were screened and 74 studies were included. Most studies reported on sex and gender differences in fall risk factors (n = 52, 70%), incidence/prevalence (n = 26, 35%), fall consequences (n = 22, 30%), and fall characteristics (n = 15, 20%). The majority of studies (n = 70, 95%) found significant sex or gender differences in relation to falls, with 39 (53%) identifying significant sex differences and 31 (42%) identifying significant gender differences. However, only three (4%) studies defined sex or gender concepts and only nine (12%) studies used sex or gender terms appropriately. Fifty-six (76%) studies had more female participants than males. Four (5%) were intervention studies. Studies did not report falls in line with guidelines nor use common fall definitions. CONCLUSION: Sex and gender differences are commonly reported in falls literature. It is critical for future research to use sex and gender terms appropriately and include similar sample sizes across all genders and sexes. In addition, there is a need to examine more gender-diverse populations and to develop interventions to prevent falls that address sex and gender differences among older adults.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0190,017
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Geriatrics SocietyMême sujetBalance, Gait, and Falls PreventionTravaux en français237 207