Mapping sex and gender differences in falls among older adults: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,019 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».