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Enregistrement W4393947269 · doi:10.3389/fnagi.2024.1348712

Immediate fall prevention: the missing key to a comprehensive solution for falling hazard in older adults

2024· article· en· W4393947269 sur OpenAlexafffund
Khashayar Misaghian, J. E. Lugo, Jocelyn Faubert

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLife expectancyFalling (accident)Expectancy theoryGerontologyHazardCognitionCognitive declinePopulationMedicinePsychologyPopulation ageingDementiaPsychiatryEnvironmental healthSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The world is witnessing an unprecedented demographic shift due to increased life expectancy and declining birth rates. By 2050, 20% of the global population will be over 60, presenting significant challenges like a shortage of caregivers, maintaining health and independence, and funding extended retirement. The technology that caters to the needs of older adults and their caregivers is the most promising candidate to tackle these issues. Although multiple companies and startups offer various aging solutions, preventive technology, which could prevent trauma, is not a big part of it. Trauma is the leading cause of morbidity, disability, and mortality in older adults, and statistics constitute traumatic fall accidents as its leading cause. Therefore, an immediate preventive technology that anticipates an accident on time and prevents it must be the first response to this hazard category to decrease the gap between life expectancy and the health/wellness expectancy of older adults. The article outlines the challenges of the upcoming aging crisis and introduces falls as one major challenge. After that, falls and their mechanisms are investigated, highlighting the cognitive functions and their relation to falls. Moreover, since understanding predictive cognitive mechanisms is critical to an effective prediction-interception design, they are discussed in more detail, signifying the role of cognitive decline in balance maintenance. Furthermore, the landscape of available solutions for falling and its shortcomings is inspected. Finally, immediate fall prevention, the missing part of a wholesome solution, and its barriers are introduced, and some promising methodologies are proposed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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