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Enregistrement W4405657772 · doi:10.21608/ejchem.2024.339758.10896

The Role of Physical Therapy in Improving Balance and Fall Prevention in the Elderly

2024· article· en· W4405657772 sur OpenAlexaff
‏Abduallah Saleh S. Almutiri, Hamad Nasser Mubark Alshadied, Asma ali altalhi, Abdullah M. AlShahrani, Ohoud Ebraheem ALREFAI, Yuosef Abdulrahman Abdullah Alkafari, Hassan Mohammed almuashi, Mohammed M. Alyami, Salma yahya darraj, Abdulaziz Ibrahim Bahni Almathre, Abdullah Raad Abdullah Alruaydan, Abdullah saleh Alonazi, Abdulrahman Mohammed Aseeri, Salma Alshehri

Notice bibliographique

RevueEgyptian Journal of Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Wellbeing Research
Établissements canadiensMinistry of Health and Long Term Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalance (ability)Fall preventionGerontologyPsychologyMedicinePhysical therapySuicide preventionPoison controlEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The two leading problems of elderly people are balance disorders and falls, which make them become incapacitated due to critical conditions. Physical therapy is considered as one of the methods which are helpful for such problems, but comprehensive treatment should include efforts of several specialists.Aim: The purpose of this study is to examine the feasibility of integrated care working models applied to elder care specially in the physical therapy realm to address issues of balance and threat of falling.Methods: Systematic mediated literature review regarding interdisciplinary teamwork in elderly care and balance and fall prevention.Results: Role integration with the physical therapist, the doctor, the nurse and others optimizes a patient’s balance, concerns related to falling and patient outcomes through teamwork and individual care plans.Conclusion: The integration of members of different areas of specialization is crucial in handling elderly patients especially because physical therapy ensures proper coordination of movements, improved care and finally a very minimal fall risk.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,387 · 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'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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