The world falls guidelines: how is implementation progressing globally?
Notice bibliographique
Résumé
The World guidelines for falls prevention and management for older adults (WFG), from 2022, represent a global initiative to address the rising incidence of falls and related injury. WFG provides evidence-based recommendations across various settings, including community, hospital, and care home environments. A recent report highlighted a large variation in the implementation progress of the WFG across Europe. However, to date, a comprehensive global overview of the WFG implementation status has not been undertaken. To address this gap, we reached out to experts who took part in WFG to inquire about the implementation status of WFG in their countries. The responses from experts from 18 countries (one from Africa, six from Asia, one from Europe, three from North America, one from Oceania and six from South America) revealed that efforts to implement the WFG are underway in many of them, with differing degrees of progress varying from advanced integration into guidelines/policies to no/minimal actions. While the global implementation status of WFG is encouraging, significant barriers remain, including limited resources, competing health priorities, and cultural differences in care models. Adapting the WFG to diverse healthcare systems and integrating falls prevention into national policies and health priorities is essential to enable effective implementation. Furthermore, strengthening global collaboration, sharing best practices, prioritisation of the most effective and feasible falls prevention components in low resource settings, and advocating for falls prevention as a public health priority will help accelerate progress across the world for the benefit of older patients at risk of falling.
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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 | 0,141 | 0,276 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».