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Enregistrement W4412790606 · doi:10.1017/s071498082510007x

Perceptions of Wearable Hip Protectors among Canadian Community-Dwelling Old Adults

2025· article· en· W4412790606 sur OpenAlexaffabout
Cynthia Onyejekwe, Helen Chong, Claire Wilson, Freddie Kim, Dawn C. Mackey, Kathryn M. Sibley, Stephen N. Robinovitch

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of ManitobaGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare InnovationVancouver Coastal Health Research InstituteVancouver Coastal HealthSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHip fractureFear of fallingMedicineFall preventionFalling (accident)PerceptionGerontologyPhysical therapyHuman factors and ergonomicsPoison controlPsychologyEnvironmental healthOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Falls account for 95 percent of hip fractures in older adults. Wearable hip protectors reduce hip fracture risk in long-term care settings, but their use is low among community-dwelling older adults. We conducted interviews to explore how hip protectors are perceived by 27 community-dwelling older adults who visited the Fraser Health Fall Prevention Mobile Clinic in British Columbia. Directed content analysis focused on perceived benefits, design preferences, and cost as a barrier to use of hip protectors. Most participants acknowledged the benefits of hip protectors in reducing the risk of hip fracture, enhancing physical activity, and reducing the fear of falling. However, most participants did not perceive they were at high enough risk to warrant the use of hip protectors. Participants also discussed how willingness to wear depended on design features, including style, pad thickness, appearance, ease of use, fit, comfort, and laundering. Participants also noted the cost, ranging from $60 to $120, as a barrier.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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